Prozessbasiertes Knowledge Engineering in medizinischen Problemdomänen
Ilmenau, Techn. Univ., Diss., 2003
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| Format: | UnknownFormat |
| Sprache: | ger |
| Veröffentlicht: |
2003
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| Online Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
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Tag hinzufügen | Zusammenfassung: | Ilmenau, Techn. Univ., Diss., 2003 Für das Gebiet des Knowledge Engineering hat die Wissenserhebung und -modellierung immer eine besondere Rolle eingenommen und wird deswegen als Flaschenhals der Systementwicklung" bezeichnet. Andererseits ist die Phase der Erhebung und Repräsentation von Wissen maßgeblich entscheidend für die Qualität zu entwickelnder wissensintensiver Systeme. - Wissensintensive, komplexe Problemdomänen, für die eine Systementwicklung erfolgen soll, sind durch Eigenschaften gekennzeichnet wie die Vermischung verschiedener Problemlösungstypen, eine fehlende Vollständigkeit und fehlende Gültigkeitssicherheit von Informationen und die hohe Zahl der Entitäten. Entscheidungsprozesse gehören zu den wissensintensiven Problemdomänen. - Aktuelle modellbasierte Methoden des Knowledge Engineering nutzen für die Wissensmodellierung Modellvorlagen für Problemlösungsmethoden. Dadurch wird eine Vorklassifikation der Problemdomäne impliziert. Außerhalb dieser Klassifikation liegendes Wissen wird bei der Modellierung nicht erfasst. Die Konzeptualisierung der Domäne erfolgt nicht unabhängig von den Modellvorlagen. Dadurch ist eine Wiederverwendung von Applikations-Ontologien unmöglich. - In der vorliegenden Arbeit wird als neuer methodischer Ansatz das Prozessbasierte Knowledge Engineering vorgestellt. Dabei werden in einer abgegrenzten Problemdomäne die orginären Entscheidungsprozesse der Experten identifiziert und entsprechend dem entwickelten Vorgehensmodell nach Strategie- und Domänenwissen analysiert. Domänenentitäten werden unabhängig von ihrer Rolle im Entscheidungsprozess auf Konzepte einer ontologischen Struktur abgebildet. Die Repräsentation der Konzepte in ontologischen Strukturen erlaubt für Problemdomänen eine Gültigkeitsprüfung von Begriffen und Werten sowie eine flexible Adaptation an bestehende Informationssysteme. Für die Abbildung von Wissen werden drei Repräsentationsebenen eingeführt: Konzeptuelle Ebene, implementierbare Ebene und Computational Form. Die Wissensmodellierung findet auf der konzeptuellen Ebene statt. Hier werden Entitäten einer Domäne und ihre Beziehungen implementierungsunabhängig beschrieben. Die Wissensmodellierung wird durch das entwickelte Vorgehensmodell unterstützt. Das Vorgehensmodell besteht aus Szenarien, mit denen einzelne Problemlösungsprozesse analysiert und Begriffe und Wissen aus der Domäne in ontologische Strukturen und Modellelemente abgebildet werden. Ontologische Strukturen stellen dabei das Bindeglied zwischen den Entitäten der Problemdomäne und den Modellelementen dar. Die Modellelemente auf der konzeptuellen Ebene besitzen eine Repräsentation auf der implementierbaren Ebene, die in die Computational Form überführt wird. Für die technologische Unterstützung der Methode wurde das OUZO-Tool entwickelt. Es unterstützt die Modellierung des Wissens mit einem Editor und arbeitet die Computational Form des Wissens direkt ab. |
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| Beschreibung: | Parallel als Online-Ausg. erschienen unter der Adresse http://www.db-thueringen.de/servlets/DocumentServlet?id=1599 |
| Beschreibung: | 195 S. graph. Darst. |