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Aktuelle Version vom 11. November 2015, 07:59 Uhr
Modellbasiertes Inkrementelles Knowledge Engineering: der MIKE-Ansatz
Modellbasiertes Inkrementelles Knowledge Engineering: der MIKE-Ansatz
Veröffentlicht: 1995
Journal: Künstliche Intelligenz
Nummer: 1/1995Der Datenwert „/1995“ kann einem Attribut des Datentyps Zahl nicht zugeordnet werden sondern bspw. der Datenwert „1“.
Seiten: 16-21
Referierte Veröffentlichung
Kurzfassung
Im folgenden werden die wesentlichen Prinzipien und Methoden des MIKE-Ansatzes (Modellbasiertes Inkrementelles Knowledge Engineering) beschrieben. MIKE bietet eine Sammlung von Methoden zur Erhebung, Interpretation, Formalisierung und Implementierung von Wissen zur Erstellung eines wissensbasierten Systems. Ziel von MIKE ist es, die Vorteile von Lebenszyklusmodellen, Prototyping und formalen Spezifikationssprachen in einem übergreifenden Ansatz für das Knowledge Engineering zu integrieren.
Download: Media:1995_628_Angele_Modellbasiertes_1.ps.gz
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