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Diese Arbeit beschreibt den auf den ersten Blick ungewoehnlichen
Ansatz der Konzeption einer regelbasierten Expertensystemshell, die
ausschliesslich im APL2 implementiert ist. Die beschriebene
Expertensystemshell unterscheidet sich von den im KI-Bereich
vorherrschenden und zumeist in Lisp oder Prolog implementierten
Systemen in mehrfacher Hinsicht: - Die Shell erlaubt eine im
Gegensatz zu Lisp und Pro log sehr einfache Einbindung effizienter
numerischer Algorithmen, indem auf die Funktionalitat von APL2
zuruckgegriffen wird. - Regelwerke werden mit Hilfe eines
UEbersetzers in APL2-Funktionen und Kontrollstrukturen ubersetzt,
die mit Hilfe eines vorwartsschliessenden Inferenz interpreter
exekutiert werden. Neben dem vollstandigen APL2-Quellkode, der als
Vorlage fur eigene Entwicklungen verwendet werden kann, enthalt das
Buch auch eine knappe Einfuhrung in Expertensysteme sowie einige
exemplarische Regelwerke zur Variablenselektion in
Regressionsmodellen und zur Evaluation von Kreditantragen. Im
Anhang werden die wichtigsten APL2-Primitiven, Idiome und
Fehlerbehandlungstechniken fur den nicht mit APL2 vertrauten Leser
dargestellt. Dieses Buch wendet sich insbesondere an
Softwareentwickler, die numerische und statistische Algorithmen,
wie sie etwa zur Prognose, Planung und zur Optimierung eingesetzt
werden, in Expertensysteme integrieren moechten.
Im Buch wird das simultane Akonometrische Gleichungssystem, die
klassische Faktorenanalyse und das LISREL-Modell durch die
Formulierung eines integrierten MeA- und Strukturgleichungssystems
fA1/4r Indikatoren mit nichtmetrischen (ordinalen, dichotomen, ein-
und zweiseitig zensierten) abhAngigen Variablen verallgemeinert.
Das hierarchische Mittelwert- und Kovarianzstrukturmodell schlieAt
eine umfangreiche Teilmenge der bisher formulierten latenten
Variablen- und Regressionsmodelle fA1/4r nichtmetrische abhAngige
Variablen als SpezialfAlle ein. FA1/4r die gesamte Modellklasse
wird ein einheitliches numerisches mehrstufiges SchAtzverfahren
vorgeschlagen, das durch den Nachweis der starken Konsistenz und
asymptotischen NormalitAt begrA1/4ndet wird.
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