Fernuniv., Habil--Hagen, 2006.

München, Techn. University, Diss., 1999.

Zugl.: Hagen, Fernuniv., Habil.-Schr., 2006

Techn. Hochsch., Diss., 2000--Aachen.

Zugl.: Koblenz, Landau (Pfalz), Univ., Diss., 2006

Das Anliegen der Arbeit besteht in der Entwicklung eines Wissensrepräsentationsmodells, das sich insbesondere für die Beschreibung komplex strukturierter Objekte eignet. Den Ausgangspunkt bildet eine Charakterisierung der Problematik der Wissensrepräsentation. Aus der Darstellung eines für das Gebiet der rechnergestützten Konstruktion typischen Diskursbereiches Getriebekonstruktion lassen sich Anforderungen an Modelle zur Beschreibung komplex strukturierter Objekte in Wissensbasen ableiten. Der Hauptteil der Arbeit besteht in der Entwicklung eines funktionalen Wissensrepräsentationsmodells, das diesen Anforderungen gerecht wird. Das Modell ermöglicht gleichzeitig eine effiziente Implementation wissensbasierter Systeme auf der Grundlage der Programmiersprache LISP sowie das Herstellen von Beziehungen zu Datenmodellen einerseits und Wissensrepräsentationsmodellen, insbesondere der Prädikatenlogik erster Ordnung, andererseits. Unter Bezugnahme auf die Datenbanktechnologie wird die Struktur von Wissensbanksystemen beschrieben. Ein wesentlicher Aspekt der Arbeit besteht im Aufzeigen der Möglichkeit und des Weges, das Wissen eines Konstrukteurs zu formalisieren und in eine Wissensbasis abzubilden.:1. Einleitung 2. Wissensrepräsentation in technischen Systemen 3. Beispielsdiskursbereiche 4. Funktionales Wissensrepräsentationsmodell 5. Beziehungen zwischen Prädikatenlogik erster Ordnung und funktionalem Wissensrepräsentationsmodell 6. Aufbau von Wissensbanksystemen 7. Anwendung des funktionalen Wissensrepräsentationsmodells für die Implementation wissensbasierter Systeme 8. Schlussbemerkungen

Ulm, Univ., Diss., 2007.

In der Bioinformatik und der Next-Generation Sequenzierung benötigen wir oft große und komplexe Verarbeitungsabläufe um Daten zu analysieren. Die Werkzeuge und Bibliotheken, die hierin die Verarbeitungsschritte bilden, stammen aus unterschiedlichen Quellen und exponieren unterschiedliche Schnittstellen, was ihre Integration in Datenanalyseplattformen erschwert. Hinzu kommt, dass diese Verarbeitungsabläufe meist große Datenmengen prozessieren weshalb Forscher erwarten, dass unabhängige Verarbeitungsschritte parallel laufen. Der Stand der Technik im Feld der wissenschaftlichen Datenverarbeitung für Bioinformatik und Next-Generation Sequenzierung sind wissenschaftliche Workflowsysteme. Ein wissenschaftliches Workflowsystem erlaubt es Forschern Verarbeitungsabläufe als Workflow auszudrücken. Solch ein Workflow erfasst die Datenabhängigkeiten in einem Verarbeitungsablauf, integriert externe Software und erlaubt es unabhängige Verarbeitungsschritte zu erkennen, um sie parallel auszuführen. In dieser Arbeit präsentieren wir Cuneiform, eine Workflowsprache, und ihre verteilte Ausführungsumgebung. Für Cuneiform's Design nehmen wir die Perspektive der Programmiersprachentheorie ein. Wir lassen Methoden der funktionalen Programmierung einfließen um Komposition und Datenabhängigkeiten auszudrücken. Wir nutzen operationelle Semantiken um zu definieren, wann ein Workflow wohlgeformt und konsistent ist und um Reduktion zu erklären. Für das Design der verteilten Ausführungsumgebung nehmen wir die Perspektive der verteilten Systeme ein. Wir nutzen Petri Netze um die Kommunikationsstruktur der im System beteiligten Agenten zu erklären. / Bioinformatics and next-generation sequencing data analyses often form large and complex pipelines. The tools and libraries making up the processing steps in these pipelines come from different sources and have different interfaces which hampers integrating them into data analysis frameworks. Also, these pipelines process large data sets. Thus, users need to parallelize independent processing steps. The state of the art in large-scale scientific data analysis for bioinformatics and next-generation sequencing are scientific workflow systems. A scientific workflow system allows researchers to describe a data analysis pipeline as a scientific workflow which integrates external software, defines the data dependencies forming a data analysis pipeline, and parallelizes independent processing steps. Scientific workflow systems consist of a workflow language providing a user interface, and an execution environment. The workflow language determines how users express workflows, reuse and compose workflow fragments, integrate external software, how the scientific workflow system identifies independent processing steps, and how we derive optimizations from a workflow's structure. The execution environment schedules and runs data processing operations. In this thesis we present Cuneiform, a workflow language, and its distributed execution environment. For Cuneiform's design we take the perspective of programming languages. We adopt methods from functional programming towards composition and expressing data dependencies. We apply operational semantics and type systems to define well-formedness, consistency, and reduction of Cuneiform workflows. For the design of the distributed execution environment we take the perspective of distributed systems. We apply Petri nets to define the communication patterns among the distributed execution environment's agents.