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Diplomarbeit aus dem Jahr 1999 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,0, Technische Universität Clausthal (Unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung:
In unserem alltäglichen Leben können wir den Kontakt mit multidisziplinären komplexen Systemen nicht mehr vermeiden. Die aktuellen Systeme, denen die Medien zur Zeit große Aufmerksamkeit widmen, sind die Einführung einer einheitlichen europäischen Währung, die Verminderung der Arbeitslosigkeit und das Gesundheitswesen. Dabei hat sich die Erkenntnis durchgesetzt, daß zur Betrachtung dieser Systeme und zur Lösung von Problemen nur eine interdisziplinäre Sichtweise sinnvoll ist. So spielen im komplexen System Wattenmeer neben der ökologischen Betrachtung selbstverständlich auch die sozialen Belange der Bewohner und die ökonomischen Interessen ansässiger Firmen eine Rolle.
Die vorliegende Arbeit analysiert daher zunächst die Struktur komplexer Systeme. Dabei greift sie auch auf den Formulierungsansatz des Syndromkonzeptes vom Wissenschaftlichen Beirat der Bundesregierung "Globale Umweltveränderungen" zurück. Als wichtigste Forderung an das zu erstellende Modell ergibt sich hieraus die Forderung nach Modularität.
Um die unterschiedlichen Sprachen und Verfahren einzelner Disziplinen aufzuzeigen, werden dann beispielhafte Akquisitionstechniken aus der Expertensystemkonstruktion und den Wirtschaftswissenschaften vorgestellt. Schließlich bleibt die Wissensakquisition via Internet nicht unerwähnt, da ihre Bedeutung stark zunimmt.
Eine genaue Analyse der komplexen Systeme und Akquisitionstechniken führt schließlich zu einer Menge von Eigenschaften des akquirierten Wissens. Dies sind Inkonsistenz, Unvollständigkeit und Unschärfe, um nur die wichtigsten zu nennen. In ähnlicher Weise kann die Person des Experten weitere Fragen aufwerfen, die zu einem sogenannten Expertendilemma führen können. Hieraus ergeben sich an das darzustellende Modell eine Reihe von Forderungen. Eine Analyse bisher existierender Modellierungsansätze ergibt schließlich ein Scheitern dieser Modelle an verschiedenen Eigenschaften des Wissens in komplexen Systemen.
Bei der nun folgenden Modellierung wird zunächst in den Cognitive Maps der mathematischen Psychologie eine Darstellungsmöglichkeit für Zusammenhänge und Abläufe in komplexen Systemen gefunden, die die Forderung nach Modularität erfüllt.
Um die gegebene Unschärfe der Daten und Fakten in komplexen Systemen modellieren zu können, wird kurz in die Fuzzy Logic eingeführt. Schwerpunkte bilden dabei die mathematische Absicherung der Verknüpfung beliebiger unscharfer Expertenmeinungen und die linguistische Variable, die es erlaubt, direkt mit dem akquirierten Wissen weiterarbeiten zu können.
Die Verbindung der Modellansätze führt schließlich zu den Fuzzy Cognitive Maps. An diesem Modellierungsansatz wird gezeigt, daß eine Darstellung des Expertenwissens in komplexen Systemen trotz Inkonsistenz, Unvollständigkeitund Unschärfe möglich ist. Zusätzlich eröffnet dieser Modellierungsansatz eine Reihe weiterer interessanter Möglichkeiten. So ist es in diesem Modell möglich, ein komplexes System als Neuronales Netz zu betrachten und damit die Auswirkungen von Änderungen in diesem System durch Manipulation der Fakten zu simulieren.
Jedoch darf eine abschließende Kritik nicht fehlen. Fuzzy Cognitive Maps können nicht beweisen, wie sich ein komplexes System entwickeln wird. Sie können lediglich zeigen, wie sich ein komplexes System unter den akquirierten Vorstellungen verhält. Damit wird aber wieder rückwirkend auf die Güte und Qualität der Wissensakquisition verwiesen.
Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
0.Motivation4
1.Komplexe Systeme8
1.1.Strukturen und Eigenschaften komplexer Systeme10
1.1.1.Strukturen und Eigenschaften des gesamten Systems10
1.1.2.Strukturen und Eigensc...
In unserem alltäglichen Leben können wir den Kontakt mit multidisziplinären komplexen Systemen nicht mehr vermeiden. Die aktuellen Systeme, denen die Medien zur Zeit große Aufmerksamkeit widmen, sind die Einführung einer einheitlichen europäischen Währung, die Verminderung der Arbeitslosigkeit und das Gesundheitswesen. Dabei hat sich die Erkenntnis durchgesetzt, daß zur Betrachtung dieser Systeme und zur Lösung von Problemen nur eine interdisziplinäre Sichtweise sinnvoll ist. So spielen im komplexen System Wattenmeer neben der ökologischen Betrachtung selbstverständlich auch die sozialen Belange der Bewohner und die ökonomischen Interessen ansässiger Firmen eine Rolle.
Die vorliegende Arbeit analysiert daher zunächst die Struktur komplexer Systeme. Dabei greift sie auch auf den Formulierungsansatz des Syndromkonzeptes vom Wissenschaftlichen Beirat der Bundesregierung "Globale Umweltveränderungen" zurück. Als wichtigste Forderung an das zu erstellende Modell ergibt sich hieraus die Forderung nach Modularität.
Um die unterschiedlichen Sprachen und Verfahren einzelner Disziplinen aufzuzeigen, werden dann beispielhafte Akquisitionstechniken aus der Expertensystemkonstruktion und den Wirtschaftswissenschaften vorgestellt. Schließlich bleibt die Wissensakquisition via Internet nicht unerwähnt, da ihre Bedeutung stark zunimmt.
Eine genaue Analyse der komplexen Systeme und Akquisitionstechniken führt schließlich zu einer Menge von Eigenschaften des akquirierten Wissens. Dies sind Inkonsistenz, Unvollständigkeit und Unschärfe, um nur die wichtigsten zu nennen. In ähnlicher Weise kann die Person des Experten weitere Fragen aufwerfen, die zu einem sogenannten Expertendilemma führen können. Hieraus ergeben sich an das darzustellende Modell eine Reihe von Forderungen. Eine Analyse bisher existierender Modellierungsansätze ergibt schließlich ein Scheitern dieser Modelle an verschiedenen Eigenschaften des Wissens in komplexen Systemen.
Bei der nun folgenden Modellierung wird zunächst in den Cognitive Maps der mathematischen Psychologie eine Darstellungsmöglichkeit für Zusammenhänge und Abläufe in komplexen Systemen gefunden, die die Forderung nach Modularität erfüllt.
Um die gegebene Unschärfe der Daten und Fakten in komplexen Systemen modellieren zu können, wird kurz in die Fuzzy Logic eingeführt. Schwerpunkte bilden dabei die mathematische Absicherung der Verknüpfung beliebiger unscharfer Expertenmeinungen und die linguistische Variable, die es erlaubt, direkt mit dem akquirierten Wissen weiterarbeiten zu können.
Die Verbindung der Modellansätze führt schließlich zu den Fuzzy Cognitive Maps. An diesem Modellierungsansatz wird gezeigt, daß eine Darstellung des Expertenwissens in komplexen Systemen trotz Inkonsistenz, Unvollständigkeitund Unschärfe möglich ist. Zusätzlich eröffnet dieser Modellierungsansatz eine Reihe weiterer interessanter Möglichkeiten. So ist es in diesem Modell möglich, ein komplexes System als Neuronales Netz zu betrachten und damit die Auswirkungen von Änderungen in diesem System durch Manipulation der Fakten zu simulieren.
Jedoch darf eine abschließende Kritik nicht fehlen. Fuzzy Cognitive Maps können nicht beweisen, wie sich ein komplexes System entwickeln wird. Sie können lediglich zeigen, wie sich ein komplexes System unter den akquirierten Vorstellungen verhält. Damit wird aber wieder rückwirkend auf die Güte und Qualität der Wissensakquisition verwiesen.
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