Merkzettel Warenkorb
  • Produktbild: Knowledge Acquisition for Expert Systems
  • Produktbild: Knowledge Acquisition for Expert Systems

Knowledge Acquisition for Expert Systems A Practical Handbook

115,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Lieferung nach Hause

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

31.07.1987

Herausgeber

A. Kidd

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

208

Gewicht

440 g

Auflage

1987 edition

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-306-42454-0

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

31.07.1987

Herausgeber

A. Kidd

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

208

Gewicht

440 g

Auflage

1987 edition

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-306-42454-0

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: [email protected]

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen

Informationen zu Bewertungen

Zur Abgabe einer Bewertung ist eine Anmeldung im Konto notwendig. Die Authentizität der Bewertungen wird von uns nicht überprüft. Wir behalten uns vor, Bewertungstexte, die unseren Richtlinien widersprechen, entsprechend zu kürzen oder zu löschen.

Die Bewertungen sind nach Format, Anzahl Sterne und Datum sortiert.

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen filtern
  • Produktbild: Knowledge Acquisition for Expert Systems
  • Produktbild: Knowledge Acquisition for Expert Systems
  • 1 Knowledge Acquisition—An Introductory Framework.- 1. Introduction.- 2. The Knowledge Acquisition Process: Mining Is a Misguided Analogy.- 3. Knowledge Domains: Capturing or Creating a Language.- 4. Tasks: Defining the Problem That the Expert System is Designed to Solve.- 5. System Modality: Defining the Set of Tasks.- 6. Users: Acquiring Their Knowledge.- 7. An Alternative Approach: Identifying Weaknesses in Human Reasoning.- 8. Concluding Guidelines for Knowledge Engineers.- 9. Brief Overview of Chapters.- 10. References.- 2 Use of Models in the Interpretation of Verbal Data.- 1. Problems and Solutions in Building Expert Systems.- 2. A Methodology for Knowledge Acquisition.- 3. Interpretation of Data on Expertise.- 3.1. Domains and Tasks.- 3.2. Levels of Interpretation.- 3.3. Primitives of the Epistemological Level.- 3.4. Interpretation Models.- 3.5. Use of Interpretation Models.- 3.6. Supporting Knowledge Acquisition: KADS and ROGET.- 4. Concluding Remarks.- 5. Guidelines Summary.- 6. References.- 3 Knowledge Acquisition by Analysis of Verbatim Protocols.- 1. Introduction.- 2. Design of the Experiment.- 3. The Nephrotic Syndrome.- 4. Analysis of the Transcript.- 5. The Domain Model—Structural Description.- 6. Qualitative Simulation in the Explanation.- 7. The Domain Model—Qualitative Description of State.- 8. The Domain Model—Qualitative Simulation.- 9. Conclusion.- 10. Postscript.- 10.1. Computer Implementation.- 10.2. Types of Analysis.- 10.3. Guidelines Summary.- 11. References.- 4 A Systematic Study of Knowledge Base Refinement in the Diagnosis of Leukemia.- 1. Introduction.- 2. Leukemia Diagnosis.- 3. Knowledge Elicitation and Expert System Development.- 3.1. Expert System Package.- 3.2. System Development.- 3.3. Knowledge Base Development.- 4. System Performance.- 5. Analysis of Disagreements between System and Expert.- 6. Discussion.- 7. Guidelines Summary.- 7.1. Limits of the Methods Proposed.- 8. References.- 5 Knowledge Elicitation Involving Teachback Interviewing.- 1. The Knowledge Elicitation Process.- 1.1. Theoretical Stance.- 1.2. Conversation Theory.- 2. Case Studies.- 2.1. Why Use Teachback Interviewing?.- 2.2. Arithmetic Study.- 2.3. VLSI Design Study.- 3. Mediating Representation—SGN.- 4. Discussion.- 4.1. Teachback as a Complete Methodology.- 4.2. Teachback Interviewing as a Viable Technique.- 5. Guidelines Summary.- 5.1. Strengths.- 5.2. Weaknesses.- 5.3. Rules of Thumb.- 6. References.- 6 An Interactive Knowledge-Elicitation Technique using Personal Construct Technology.- 1. Knowledge Engineering.- 2. Personal Construct Psychology.- 3. What Is a Repertory Grid?.- 3.1. Eliciting Constructs.- 4. Techniques for Repertory Grid Elicitation and Analysis.- 4.1. Repertory Grid Analysis.- 4.2. Analysis of a Single Grid.- 4.3. Analysis of a Pair of Grids.- 4.4. Analysis of a Group of Grids.- 5. Soft Systems Analysis.- 5.1. The Significance of Different Perspectives.- 5.2. Techniques of Soft Systems Analysis.- 6. PLANET: A Computer-Based Knowledge-Engineering System.- 7. PEGASUS in Action.- 8. ENTAIL in Action.- 9. Validation.- 10. Guidelines Summary.- 11. References.- 7 Different Techniques and Different Aspects on Declarative Knowledge.- 1. Introduction.- 2. Methods.- 2.1. Concept Elicitation.- 2.2. Structure Elicitation.- 2.3. Structure Representation.- 2.4. Developing the Representation.- 3. Using the Knowledge Base.- 4. Future Research.- 5. Guidelines Summary.- 6. References.- 8 Role of Induction in Knowledge Elicitation.- 1. Introduction.- 2. Induction.- 2.1. General Principles.- 2.2. The ID3 Algorithm.- 3. A Case Study.- 3.1. Background and Rationale.- 3.2. The Knowledge Domain.- 3.3. Procedures.- 3.4. Summary of Findings.- 3.5. Interviewing the Expert.- 3.6. Comments on the Interviews.- 4. Conclusion.- 4.1. Issues in Induction.- 4.2. Guidelines Summary.- 5. References.