Theorie

FAQ - Frequently Asked Questions

1. Wann spricht man von einem probabilistischen Expertensystem? 
2. Worin liegen die Vorteile bei SPIRIT im Vergleich zu herkömmlichen Expertensystemen? 
3. Gibt es bereits praxistaugliche Anwendungen für SPIRIT? 
4. Wie baut man eigentlich eine Wissensbasis in SPIRIT auf? 
5. Was verfolgt man mit dem Ziel maximaler Entropie? 
6. Gibt es eine korrekte Repräsentation gegebener Information? 
7. Welche Syntax hat die Benutzersprache in SPIRIT? 
8. Welche Möglichkeiten der Darstellung in Graphen bietet SPIRIT? 
9. Wie erhält man allein aus Beobachtungen eine Wahrscheinlichkeitsverteilung? 

  Es gibt im Menüpunkt "Database" den Unterpunkt "Learn database…", der einen Dialog zum Einlesen von Datensätzen startet. Ausgehend von der aktuell in SPIRIT vorliegenden Wissensbasis kann so durch historisches Datenmaterial die Wahrscheinlichkeitsverteilung an eine neue Situation angepasst werden. Steuerungsparameter ermöglichen dabei die Gewichtung der bis dahin gültigen Verteilung im Verhältnis zum neuen Wissen.
Ein Datensatz besteht aus einem vollständigen Vektor von Ausprägungen zu den in der Wissensbasis angelegten Variablen. Ist eine Ausprägung nicht bekannt, so kann stattdessen ein "?" gesetzt werden, und die fehlende Information wird proportional ergänzt.
 

10. In welchem Format werden SPIRIT Wissensbasen gespeichert? 
11. In welcher Form müssen Daten für das Einlernen in SPIRIT aufbereitet werden?