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Es wird die Theorie fur ein probabilistisches Expertensystem entwickelt, das die Eingabe und Verarbeitung von unvollstandigem Expertenwissen erlaubt. Fehlende Informationen werden gemass dem Prinzip der maximalen Entropie erganzt. Dieses Prinzip wird in der Arbeit axiomatisch fundiert und ausfuhrlich erlautert. Weiterhin werden Algorithmen beschrieben, mit denen sehr hochdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen iterativ erzeugt und zur Ableitung von Schlussfolgerungen verwendet werden konnen. Schliesslich wird die Effizienz der Algorithmen anhand eines Prototyps aufgezeigt, der den kommerziell verfugbaren Expertensystemen technisch ebenburtig ist, aber eine wesentlich flexiblere Informationseingabe erlaubt.
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Es wird die Theorie fur ein probabilistisches Expertensystem entwickelt, das die Eingabe und Verarbeitung von unvollstandigem Expertenwissen erlaubt. Fehlende Informationen werden gemass dem Prinzip der maximalen Entropie erganzt. Dieses Prinzip wird in der Arbeit axiomatisch fundiert und ausfuhrlich erlautert. Weiterhin werden Algorithmen beschrieben, mit denen sehr hochdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen iterativ erzeugt und zur Ableitung von Schlussfolgerungen verwendet werden konnen. Schliesslich wird die Effizienz der Algorithmen anhand eines Prototyps aufgezeigt, der den kommerziell verfugbaren Expertensystemen technisch ebenburtig ist, aber eine wesentlich flexiblere Informationseingabe erlaubt.