Deduktion unter Unsicherheit

Projektleitung und Mitarbeiter

Guentzer, U. (Prof. Dr. rer. nat.), Seipel, D. (Dr. rer. nat.), Thoene, H. (Doktorand), gemeinsam mit: Kiessling, W. (Prof. Dr. rer. nat.,Inst. f. Inform., TU Muenchen)

Forschungsbericht : 1990-1992

Tel./ Fax.:

Projektbeschreibung

Thema des Projektes ist die Erforschung von Verfahren, die anwendbar sind, wenn unsicheres Wissen vorliegt, z. B. wenn subjektive oder unvollstaendige Information gegeben ist. Der Ansatz beruht auf probabilistischen Methoden: Unsichere Regeln mit Intervallwahrscheinlichkeiten und explizite bedingte Unabhaengigkeiten repraesentieren die probabilistische Information. Fixpunktberechnungsmethoden der DB-Technologie werden eingesetzt, um die komplexen Deduktionsprozesse zu bewaeltigen; dabei koennen die Fakten einer Datenbank in die probabilistischen Schluesse mit einbezogen werden. Unter Verwendung einer deduktiven Datenbank wurde ein Prototyp zum Schliessen bei unsicherer Information entwickelt. Die erste Version dieses Systems mit Namen DUCK (Deduction with UnCertain Knowledge) dient zur Analyse von Wissensstrukturen und Folgerungen aus unsicherem Wissen. Schliesslich sollen robuste Loesungen fuer DB-Anwendungen mit unsicherem Wissen erarbeitet werden.

Mittelgeber

Publikationen

Guentzer, U., Kiessling, W., Thoene, H.: New directions for uncertainty reasoning in deductive databases. - Proc. ACM SIGMOD Int. Conf. on Management of Data (Denver, May 1991), pp. 178 -187.

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qvf-info@uni-tuebingen.de(qvf-info@uni-tuebingen.de) - Stand: 15.09.96
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