Diagnostisches Probleml�sen mit Expertensystemen

by Frank Puppe

Overview

Diagnostisches Problemlösen ist der bisher erfolgreichste Anwendungsbereich von Expertensystemen. Nach einer ausführlichen Einführung in Expertensysteme werden aus Erfahrungen mit existierenden Diagnostik-Systemen und psychologischen Studien über medizinische Diagnostik Richtlinien zur Entwicklung von Werkzeugen (Shells) für heuristische Diagnostik abgeleitet. Der Hauptteil des Buches beschäftigt sich mit der Konkretisierung und Implementierung dieser Mechanismen in dem Shell MED2 zur Entwicklung medizinischer und technischer Diagnostik-Systeme, was anhand von Beispielwissensbasen illustriert wird. Der Leser bekommt mit dem Buch eine exemplarische Einführung in Expertensysteme, den Stand der Forschung bei diagnostischem Problemlösen und eine Bedienungsanleitung für lauffähige Software zur Entwicklung von heuristischen Diagnostik-Expertensystemen.

Product Details

ISBN-13:	9783540183426
Publisher:	Springer Berlin Heidelberg
Publication date:	09/23/1987
Series:	Informatik-Fachberichte , #148
Pages:	257
Product dimensions:	6.69(w) x 9.61(h) x 0.02(d)
Language:	German

Table of Contents

1. Einleitung.- 2. Übersicht über Expertensysteme.- 2.1 Anwendungsgebiete.- 2.2 Methoden.- 2.3 Benutzerschnittstelle.- 2.4 Bewertung.- 2.5 Werkzeuge.- 3. Diagnostisches Problemlösen.- 3.1 Übersicht über bisherige Ansätze.- 3.2 Psychologische Erkenntnisse.- 3.3 Richtlinien zur Entwicklung von Diagnostik-Expertensystemen.- 4. Beschreibung von MED2.- 4.1 Beispiel-Dialog.- 4.2 Abarbeitungsstrategie von MED2.- 4.3 Formale Beschreibung zum Aufbau einer Wissensbasis.- 4.4 Grundzüge der Implementierung.- 5. Perspektiven und Kritik.- 5.1 Möglicher Einsatz.- 5.2 Ausbau der Benutzerschnittstelle.- 5.3 Ausbau der Erklärungskomponente.- 5.4 Ausbau der Wissenserwerbskomponente.- 5.5 Ausbau der Problemlösungskomponente.- 5.6 Mögliches Zusammenspiel statistischer, assoziativer und kausaler Diagnostik.- Anhang A: Beispieldialog mit KFZ-Wissensbasis.- Anhang B: Beispielsitzung aus der Cholestase-Wissensbasis.- Anhang C: Eingabedatei der Beispiel-Wissensbasis.- Anhang D: Tuning der Wissensbasis.