Bøger af Ulrich Kusters

Diese Arbeit beschreibt den auf den ersten Blick ungewöhnlichen 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 Funktionalität von APL2 zurückgegriffen wird. - Regelwerke werden mit Hilfe eines Übersetzers in APL2-Funktionen und Kontrollstrukturen übersetzt, die mit Hilfe eines vorwärtsschließenden Inferenz interpreter exekutiert werden. Neben dem vollständigen APL2-Quellkode, der als Vorlage für eigene Entwicklungen verwendet werden kann, enthält das Buch auch eine knappe Einführung in Expertensysteme sowie einige exemplarische Regelwerke zur Variablenselektion in Regressionsmodellen und zur Evaluation von Kreditanträgen. Im Anhang werden die wichtigsten APL2-Primitiven, Idiome und Fehlerbehandlungstechniken für 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 möchten.

Im Buch wird das simultane ökonometrische Gleichungssystem, die klassische Faktorenanalyse und das LISREL-Modell durch die Formulierung eines integrierten Meß- und Strukturgleichungssystems für Indikatoren mit nichtmetrischen (ordinalen, dichotomen, ein- und zweiseitig zensierten) abhängigen Variablen verallgemeinert. Das hierarchische Mittelwert- und Kovarianzstrukturmodell schließt eine umfangreiche Teilmenge der bisher formulierten latenten Variablen- und Regressionsmodelle für nichtmetrische abhängige Variablen als Spezialfälle ein. Für die gesamte Modellklasse wird ein einheitliches numerisches mehrstufiges Schätzverfahren vorgeschlagen, das durch den Nachweis der starken Konsistenz und asymptotischen Normalität begründet wird.