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Expertensysteme
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Klassische Logik
Fuzzy Logic
Neuronale Netze
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Im Bereich von Expertensystemen werden grundsätzlich unterschiedliche Algorithmen verwendet, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Bei einer klassischen Logik werden Kombinationen von Daten und Regeln dazu verwendet, ein definiertes Ergebnis zu produzieren. Die Entscheidungen können dabei schrittweise getroffen werden. Damit werden z.B. bei der Konfiguration eines komplexen Produktes wie eines Getriebemotors aus Milliarden von Varianten das fertige Produkt berechnet und selektiert.
Bei einer Fuzzy-Logic hingegen werden verschiedene Einflussparameter gleichzeitig bewertet um die optimale Lösung aus einem Lösungsspektrum zu ermitteln. Dies ist beispielsweise bei der Auswahl geeigneter Wertpapiere für ein bestimmtes Anlegerprofil einsetzbar.
Neuronale Netze wiederum sind Systeme mit einem eingebautem Lernmechanismus, der auf verschiedenen Lernverfahren beruhen kann. Das Lernen erfolgt dabei aus der Erfahrung mit einer großen Anzahl von Beispielen, bei denen den Ausgangsdaten jeweils das richtige Ergebnis zugewiesen ist. Das Problem dabei ist, dass ein solches Verfahren nicht mehr deterministisch ist. Das heißt, dass z.B. bei der Auswahl von Wertpapieren wohl ein Ergebnis geliefert wird, man aber nicht genau erklären kann, warum es gerade so aussieht.
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Berechnungsprogramme
Konfigurationssysteme
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Durch die Integration von Berechnungsprogrammen und Konfigurationssystemen für den entsprechenden Anwendungsbereich wird die Möglichkeit der Simulation von Varianten geschaffen und die Gefahr von Fehlberechnungen minimiert.
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