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Das Wissen, ob ein Attributwert Ausdruck eines normalen Systemverhaltens oder
abnormal
und damit gegebenenfalls als ein Hinweis auf ein ernstes Problem zu sehen
ist, ist vom jeweiligen Anwendungsbereich abhangig.
Bei der Berechnung der folgenden Großen E,C und U wird auf die Relevanz-
faktoren zuruckgegriffen, wobei die Diagnose D
j
des Vergleichsfalls entscheidend
ist:
:=
i∈E
E
w
ij
sim
i
(x
i
,y
i
)
:=
i∈C
C
w
ij
(1
−
sim
i
(x
i
,y
i
))
:=
i∈U
U
w
ij
A
:=
|A|
Die abnormalen Merkmalswerte des neuen Falls verdienen besondere Beachtung und
werden daher mit dem maximalen Gewicht, also mit 1, versehen.
Die Ahnlichkeit zwischen
x
und
y
berechnet sich schließlich zu
αE
αE + βC + ηU + γA
sim
(
x
,
y
)=
(6.6)
wobei α, β, γ, η > 0 sind; in der Praxis haben sich die Werte α =1,β =2,γ =
1,η =1/2bewahrt.
Beispiel 6.17 (PATDEX)
Stellen wir uns ein kleines wissensbasiertes Diagno-
sesystem vor, dessen Aufgabe es ist, eine Krankheit anhand dreier Symptome
A
1
,A
2
,A
3
zu diagnostizieren oder auszuschließen. Als mogliche Diagnosen kom-
men dann D
1
= “die Krankheit liegt vor” und D
2
= “die Krankheit liegt nicht vor”
in Frage. Als Relevanzmatrix sei
⎛
⎝
⎞
⎠
D
1
D
2
4
15
1
3
A
1
R =
1
3
2
9
A
2
2
5
4
9
A
3
gegeben, und die Fallbasis bestehe aus 3 Fallen:
x
1
= 1, 1, 1; D
1
)
x
2
= 0, 1, 0; D
2
)
x
3
= 0, 1, 1; D
1
)
Ein neuer Fall liege in der Form
y
=(1, ?, 1; ??)
