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``Interaktiv lernende Diagnosesysteme für Industrieanwendungen'' Im Forschungszentrum Informatik in der Gruppe IDS werden seit Jahren Diagnosesysteme für industrielle Anwendungen entwickelt. Hierbei werden vor allem Systeme betrachtet, welche von einer großen Menge von verrauschten und fehlerbehafteten Massendaten ausgehen. Das für den Diagnoseprozeß wichtige Bereichswissen liegt meist nur unstrukturiert und unvollstdndig und in unterschiedlichen Wissenrepräsentationen vor. Regelwissen und analytisches Wissen ist oft nur partiell vorhanden, die vom menschlichen Experten erworbenen Diagnosefähigkeiten können von diesem oft nur in Form von Beispielen akquiriert werden. In der Präsentation soll ausführlich auf ein Konzept für eine hybride Architektur eingegangen werden, die die Integration und Verarbeitung unterschiedlicher Wissenrepräsentationen erlaubt. Die Basis der Architektur bildet ein interaktiv eingelernten Zustandsautomaten, dessen Zustdnden dann spezielle Klassifikatoren zugeordnet werden können. Mit Hilfe des Automaten werden die Massendaten so aufbereitet werden, daß anschließend Klassifikationsalgorithmen sinnvoll eingesetzt werden können. Anhand von einem Beispiel aus dem industriellen Umfeld - Lackierdiagnose - wird gezeigt, wie mit Hilfe des Verfahrens ein leistungsfähiges Diagnosesystem aufgebaut werden kann. |