Mit FDBES wird in dieser Arbeit der Versuch unternommen, ein Expertensystem mit der Fahigkeit zur Verarbeitung unscharfer Mengen und Zahlen zu entwickeln, das hinsichtlich seines Inferenzsystems und der Struktur der gespeicherten Daten auch die Fertigkeiten einer Fuzzydatenbank erbringt. In FDBES werden Fakten und Produktionsregeln auf der Basis der relationalen Zuweisungsgleichung separat voneinander reprasentiert. Die Inferenzmaschine von FDBES, das Inferenzsystem FISC, wird auf Grundlage des Mustervergleichs als ein allgemein einsetzbares Inferenzsystem entwickelt. FISC kann sowohl fuzzyrelational als auch fuzzydeduktiv inferieren und ermoglicht auch die Verarbeitung operativer Produktionsregeln. Daruber hinaus zeigt die Arbeit anhand von mehreren Beispielen die Anwendungsmoglichkeiten von FDBES in schwachstrukturierten betrieblichen Problemsituationen. Eine Methodologie zum Entwurf von Fuzzyexpertensystemen wird ebenfalls dargestellt.
Mit FDBES wird in dieser Arbeit der Versuch unternommen, ein Expertensystem mit der Fähigkeit zur Verarbeitung unscharfer Mengen und Zahlen zu entwickeln, das hinsichtlich seines Inferenzsystems und der Struktur der gespeicherten Daten auch die Fertigkeiten einer Fuzzydatenbank erbringt. In FDBES werden Fakten und Produktionsregeln auf der Basis der relationalen Zuweisungsgleichung separat voneinander repräsentiert. Die Inferenzmaschine von FDBES, das Inferenzsystem FISC, wird auf Grundlage des Mustervergleichs als ein allgemein einsetzbares Inferenzsystem entwickelt. FISC kann sowohl fuzzyrelational als auch fuzzydeduktiv inferieren und ermöglicht auch die Verarbeitung operativer Produktionsregeln. Darüber hinaus zeigt die Arbeit anhand von mehreren Beispielen die Anwendungsmöglichkeiten von FDBES in schwachstrukturierten betrieblichen Problemsituationen. Eine Methodologie zum Entwurf von Fuzzyexpertensystemen wird ebenfalls dargestellt.
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