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Logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz
2000In diesem Kapitel werden wir auf die Grundlagen logikbasierter Ansatze zur Wissensreprasentation und -inferenz eingehen. Neben einem allgemeinen Uberblick werden wir dabei insbesondere die charakteristischen Eigenschaften klassisch-logischer Systeme herausarbeiten, die zum einen den Kern vieler Reprasentationssprachen bilden und zum anderen als ...
Christoph Beierle +1 more
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2010
Cosa significa argomentare? Quale logica usiamo ? che significa prendere posizione a favore o contro una certa ipotesi? Quando possiamo dire che un argomento è corretto oppure fallace? IL libro si propone di introdurre alle tecniche di base della logica deduttiva e induttiva, in uno stile piano e facilmente comprensibile anche ai non addetti ai lavori.
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Cosa significa argomentare? Quale logica usiamo ? che significa prendere posizione a favore o contro una certa ipotesi? Quando possiamo dire che un argomento è corretto oppure fallace? IL libro si propone di introdurre alle tecniche di base della logica deduttiva e induttiva, in uno stile piano e facilmente comprensibile anche ai non addetti ai lavori.
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Ersetzungregel der Fuzzy Inferenz
2002Wir betrachten noch einmal den Ansatz von Zadeh. Es ist eine Regel „Aus A folgt B“ gegeben und die Pramisse A wird durch das Faktum A’ erfullt, das nicht mit A voll ubereinstimmen muss. Dann soll nach Zadeh fur die Ersetzungsregel der Inferenz das MAX-MIN-Inferenzschema (siehe Definition 3.4.2) auf den zu A, B und A’ gehorenden Fuzzy Mengen a, b und a’
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Statistische Inferenz über unbekannte Wahrscheinlichkeiten
1977Mit den inzwischen erarbeiteten Hilfsmitteln wollen wir wieder das statistische Problem aufnehmen, das wir in Kapitel II behandelt hatten. Die Aufgabe, die uns dort der Illustration allgemeiner Begriffsbildungen der Statistik diente, sah so aus: Gegeben sei eine Teilpopulation M1 vom Umfang r1 einer Population M vom Umfang r.
Klaus Krickeberg, Herbert Ziezold
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1989
MIT DEN IN KAPITEL 9 EINGEFUHRTEN Begriffe konnen wir zwar Aussagen uber die logischen Eigenschafen von Wissen und Uberzeugungen machen, fur eine Formalisierung des Inferenzprozesses eignen sie sich dagegen nicht. Fur diesen Zweck mussen wir Ausdrucke, Teilausdrucke und Mengen von Ausdrucken als eigenstandige Objekte unserer Diskurswelt behandeln ...
Michael R. Genesereth, Nils J. Nilsson
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MIT DEN IN KAPITEL 9 EINGEFUHRTEN Begriffe konnen wir zwar Aussagen uber die logischen Eigenschafen von Wissen und Uberzeugungen machen, fur eine Formalisierung des Inferenzprozesses eignen sie sich dagegen nicht. Fur diesen Zweck mussen wir Ausdrucke, Teilausdrucke und Mengen von Ausdrucken als eigenstandige Objekte unserer Diskurswelt behandeln ...
Michael R. Genesereth, Nils J. Nilsson
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Statistische Inferenz: Zweistichprobenfall und bivariate Datensätze
1996In Kapitel 3 haben wir uns mit den Grundprinzipien statistischen Schliesens und Anwendungen der induktiven Methoden im Einstichprobenfall vertraut gemacht. Dabei wurde jeweils ein statistisches Merkmal untersucht.
Manfred Kraft, Thomas Landes
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Kontext: Pragmatik, Inferenz, Text
2010In diesem Kapitel geht es um Bereiche der Kommunikation, die nicht oder nicht nur an den sprachlichen Code gebunden sind. Dazu gehort der Zusammenhang zwischen Satzen oder Auserungen mit groseren Kontexten, dem Text oder dem Diskurs, oder mit der Auserungssituation (manche Autoren verwenden fur den zweiten Fall, den Situationskontext auch den Begriff ...
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1993
Bei der Erstellung von Fuzzy Systemen ist ein auf Expertenwissen basierender oder heuristischer Ansatz zur Modellierung der zugehorigen Steuerregeln notwendig. Zur Erstellung von Adaptiven Fuzzy Systemen bietet der Einsatz von Neuronalen Netzwerken eine methodische Alternative zum Entwurf und zur Optimierung der Fuzzy-SystemParameter.
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Bei der Erstellung von Fuzzy Systemen ist ein auf Expertenwissen basierender oder heuristischer Ansatz zur Modellierung der zugehorigen Steuerregeln notwendig. Zur Erstellung von Adaptiven Fuzzy Systemen bietet der Einsatz von Neuronalen Netzwerken eine methodische Alternative zum Entwurf und zur Optimierung der Fuzzy-SystemParameter.
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