Künstliche Intelligenz und Entscheidungstheorie

Informationen. Diagnoseprobleme sind eine in der Betriebswinschaft hliufig auftretende Problemklasse. Dabei ist eine bestimmte vorliegende Situation zu erkennen und zu klassifizieren, der eine bestimmte Handlung oder Folgerung zuzuordnen ist.

1. Einführung und Problemstellung der Arbeit.- 1.1. Einführung in die Theorie des Diagnoseproblems.- 1.2. Entscheidungstheorie und das Diagnoseproblem.- 1.3. Interpretationen des Diagnoseproblems.- 1.4. Symbolische Entscheidungstheorie versus konnektionistische Entscheidungstheorie.- 1.5. Notwendige Abgrenzungen der Arbeit.- 2. Künstliche Intelligenz und eine symbolverarbeitende Entscheidungstheorie des Diagnoseproblems.- 2.1. Entwicklungslinien der KI und der Entscheidungstheorie.- 2.2. Das einfache Diagnoseproblem.- 2.3. Das allgemeine Diagnoseproblem.- 2.4. Die prozedurale Semantik von Regelnetz- und Regelnotation.- 2.5. Die Leistungsfähigkeit des symbolverarbeitenden Ansatzes der KI-Forschung im Bezug auf das Diagnoseproblem.- 3. Konnektionismus und eine konnektionistische Entscheidungstheorie des Diagnoseproblems.- 3.1. Einleitung.- 3.2. Grundlagen des konnektionistischen Ansatzes.- 3.3. Assoziative Speicher.- 3.4. Die Handhabung des Diagnoseproblems durch Perceptrons.- 3.5. Alternative Modelle zur Handhabung von Diagnoseproblemen.- 3.6. Anwendungsbeispiele einer konnektionistischen Entscheidungstheorie des Diagnoseproblems: Ableitung von Kauf- und Verkaufhandlungen für den Aktienmarkt, den BUND-FUTURE und den Dollar.- 4. Schlußbetrachtungen.- Abstract.- Schlagwortverzeichnis.