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Modellbasiertes Inkrementelles Knowledge Engineering: der MIKE-Ansatz


Modellbasiertes Inkrementelles Knowledge Engineering: der MIKE-Ansatz



Veröffentlicht: 1995

Journal: Künstliche Intelligenz
Nummer: 1/1995Der Datenwert „/1995“ kann einem Attribut des Datentyps Zahl nicht zugeordnet werden sondern bspw. der Datenwert „1“.
Seiten: 16-21



Referierte Veröffentlichung

BibTeX




Kurzfassung
Im folgenden werden die wesentlichen Prinzipien und Methoden des MIKE-Ansatzes (Modellbasiertes Inkrementelles Knowledge Engineering) beschrieben. MIKE bietet eine Sammlung von Methoden zur Erhebung, Interpretation, Formalisierung und Implementierung von Wissen zur Erstellung eines wissensbasierten Systems. Ziel von MIKE ist es, die Vorteile von Lebenszyklusmodellen, Prototyping und formalen Spezifikationssprachen in einem übergreifenden Ansatz für das Knowledge Engineering zu integrieren.

Download: Media:1995_628_Angele_Modellbasiertes_1.ps.gz



Forschungsgruppe

Web Science und Wissensmanagement


Forschungsgebiet