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DOI: 10.5445/KSP/1000002698
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Ein Konzept zur automatischen Lösung von Entscheidungsproblemen bei Unsicherheit mittels der Theorie der unscharfen Mengen und der Evidenztheorie

Beck, Sebastian

Abstract:
Viele verschiedene Verfahren ermöglichen den automatischen Entwurf von Entscheidungssystemen bei Unsicherheit. Dazu gehören neben Methoden des maschinellen Lernens auch neuronale Netze und statistische Verfahren. Unterschiedliche Konsequenzen von Fehlentscheidungen werden dabei nur in wenigen Fällen berücksichtigt. Die Möglichkeit, Entscheidungen bei widersprüchlichen oder unzureichenden Informationen an einen Experten zu delegieren ist ebenfalls in den meisten Entwurfsverfahren nur ansatzweise abgebildet.
Diese Arbeit trägt zur Weiterentwicklung von Verfahren zur automatischen Generierung von Fuzzy-Entscheidungssystemen bei. Die Bewertung der Entscheidungssysteme erfolgt dabei auf der Basis der Entscheidungstheorie. Über eine Kostenmatrix werden die Konsequenzen von Fehlentscheidungen modelliert. Die Kosten der Merkmale, die das Entscheidungssystem verwendet, werden optional in die Bewertung einbezogen. Für alle Entwurfsschritte des Fuzzy-Systems werden entscheidungstheoretische Bewertungsmaße entworfen und ihre Anwendung an anschaulichen Beispielen demonstriert. Für die Möglichkeit der Delegation von Entscheidungen an einen Exper ... mehr


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik/Automatisierungstechnik (AIA)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2005
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 3-937300-41-4
ISSN: 1614-5267
URN: urn:nbn:de:0072-26985
KITopen ID: 1000002698
Verlag Universitätsverlag Karlsruhe, Karlsruhe
Umfang VIII, 163 S.
Serie Schriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik / Automatisierungstechnik, Universität Karlsruhe (TH) ; 1
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Angewandte Informatik/Automatisierungstechnik (AIA)
Prüfungsdaten 20.12.2004
Schlagworte Dempster-Shafer-Theorie , Fuzzy-Menge , Entscheidungsproblem , Entscheidung bei Unsicherheit
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