Analyse dynamischer Lernregeln für Case-Based Learning Systeme
- Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf Analysen unterschiedlicher Lernstrategien für CBL-Systeme anhand einer universellen Testumgebung mit variablen Fallbasen. Keine der untersuchten dynamischen Lernregeln und keine feste Belegung der globalen Konstanten im Ähnlichkeitsmass besitzt im statistischen Mittel signifikante Vorzüge. Dagegen zeigen sich Abhängigkeiten des Lernerfolgs von bestimmten Merkmalen der Fallbasis. Deswegen wird als Synthese ein auto-adaptives Lernschema vorgeschlagen, das die Eigenheiten verschiedener Fallbasen berücksichtigt und durch die Wahl spezifischer Lernstrategien ein deutlich verbessertes Ergebnis zu erzielen vermag.
Author: | Ernst-Georg Haffner |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-217 |
Document Type: | Master's Thesis |
Language of publication: | German |
Year of Completion: | 1993 |
Year of first Publication: | 1993 |
Publishing Institution: | Technische Universität Kaiserslautern |
Granting Institution: | Technische Universität Kaiserslautern |
Date of the Publication (Server): | 2000/04/03 |
Tag: | Case-Based Learning |
Note: | Sonderforschungsbereich 314 "Künstliche Intelligenz - Wissensbasierte Systeme" Projekt X9. |
Faculties / Organisational entities: | Kaiserslautern - Fachbereich Informatik |
DDC-Cassification: | 0 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 004 Informatik |
Licence (German): | Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011 |