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PARIS: Plan Abstraction and Refinement in an Integrated System

Laufzeit: ab 01.01.1992

Partner: Kooperation mit verschiedenen Wissenschaftlern der Carnegie Mellon University, University of Wyoming, Istituto per la Ricerca Scientifica e Tecnologica, Italien

Kurzfassung


Ziel des Projektes ist es, die Integration verschiedener Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung von Planungssystemen zu untersuchen. Hierbei wird sowohl die Kompetenz als auch die Performanz eines Planers mit Hilfe von bereits gelösten Planungsfällen verbessert. Der besondere Augenmerk liegt hierbei auf der Kombination verschiedener Techniken des maschinellen Lernens wie etwa erklärungsbasiertes Lernen, Abstraktionstechniken, und fallbasiertes Schließen. Die Bewertung des...Ziel des Projektes ist es, die Integration verschiedener Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung von Planungssystemen zu untersuchen. Hierbei wird sowohl die Kompetenz als auch die Performanz eines Planers mit Hilfe von bereits gelösten Planungsfällen verbessert. Der besondere Augenmerk liegt hierbei auf der Kombination verschiedener Techniken des maschinellen Lernens wie etwa erklärungsbasiertes Lernen, Abstraktionstechniken, und fallbasiertes Schließen. Die Bewertung des entwickelten integrativen Ansatzes erfolgt durch systematische experimentelle Untersuchungen in einem realen Anwendungsfeld aus dem Maschinenbau.» weiterlesen» einklappen

  • maschinellen Lernens Verbesserung Planungssystemen Abstraktionstechnikenerklärungsbasiertes integrativen Ansatzes systematische experimentelle Untersuchungen realen Anwendungsfeld Maschinenbau

Veröffentlichungen






Projektteam


Michael M. Richter

Beteiligte Einrichtungen