The success of diagnostic knowledge systems has been proved over the last decades. Nowadays, intelligent systems are embedded in machines within various domains or are used in interaction with a user for solving problems. However, although such systems have been applied very successfully the development of a knowledge system is still a critical issue. Similarly to projects dealing with customized software at a highly innovative level a precise specification often cannot be given in advance. Moreover, necessary requirements of the knowledge system can be defined not until the project has been started or are changing during the development phase. Many success factors depend on the feedback given by users, which can be provided if preliminary demonstrations of the system can be delivered as soon as possible, e.g., for interactive systems validation the duration of the system dialog. This thesis motivates that classical, document-centered approaches cannot be applied in such a setting. We cope with this problem by introducing an agile process model for developing diagnostic knowledge systems, mainly inspired by the ideas of the eXtreme Programming methodology known in software engineering. The main aim of the presented work is to simplify the engineering process for domain specialists formalizing the knowledge themselves. The engineering process is supported at a primary level by the introduction of knowledge containers, that define an organized view of knowledge contained in the system. Consequently, we provide structured procedures as a recommendation for filling these containers. The actual knowledge is acquired and formalized right from start, and the integration to runnable knowledge systems is done continuously in order to allow for an early and concrete feedback. In contrast to related prototyping approaches the validity and maintainability of the collected knowledge is ensured by appropriate test methods and restructuring techniques, respectively. Additionally, we propose learning methods to support the knowledge acquisition process sufficiently. The practical significance of the process model strongly depends on the available tools supporting the application of the process model. We present the system family d3web and especially the system d3web.KnowME as a highly integrated development environment for diagnostic knowledge systems. The process model and its activities, respectively, are evaluated in two real life applications: in a medical and in an environmental project the benefits of the agile development are clearly demonstrated. / Wissensbasierte Diagnosesysteme konnten in den letzten Jahrzehnten sehr erfolgreich eingesetzt werden. Intelligente Systeme sind heute in den verschiedensten Domainen zu finden, werden in komplexe Maschinen eingebettet oder interaktiv im Dialog mit dem Benutzer verwendet. Trotz aller Erfolge ist die Entwicklung eines Wissenssystems immer noch eine komplexe Aufgabe. Dies ist darin begründet, dass ähnlich zu der Erstellung von Individual-Software mit einem hohen innovativen Grad eine präzise Spezifikation zu Anfand des Projekt häufig nicht gegeben werden kann. Vielmehr können notwendige Faktoren, welche den Erfolg des Systems maßgeblich bestimmen, nicht vor der Entwicklung identifiziert werden oder sind Änderungen während der Entwicklungsphase unterworfen. Viele Einflussfaktoren können hierbei nur in Rückkopplung mit dem Benutzer abgewogen werden, welches durch vorläufige Versionen des Systems in frühen Stadien ermöglicht werden kann, z.B. bei interaktiven Systemen durch eine Validierung des Dialoges durch den Benutzer. Diese Arbeit stellt heraus, dass klassische, dokument-zentrierte Ansätze in einem solchen Umfeld nicht anwendbar sind, und schlägt ein agiles Vorgehensmodell zur Entwicklung von wissensbasierten Diagnosesystemen als Lösung vor. Das agile Vorgehensmodell wurde wesentlich durch Ideen des im Software Engineering bekannten eXtreme Programming beeinflusst. Als wichtigstes Ziel dieser Arbeit wird die Vereinfachung des Entwicklungsprozesses für den Fachexperten verfolgt, der im Idealfall das benötigte Wissen selbst formalisiert. Dabei wird der Entwicklungsprozess auf einer übergeordneten Ebene durch die Einführung von Wissenscontainern unterstützt, welche eine organisierte Übersicht auf das im System enthaltene Wissen bieten. Weiterhin werden strukturierte Vorgehensweisen für das Füllen der jeweiligen Container empfohlen. Das tatsächliche Wissen wird von Beginn des Projekts an erfasst und formalisiert; eine kontinuierliche Integration von neuen Wissensinhalten in ein lauffähiges System sorgt für eine frühe und konkrete Rückkopplung mit dem Benutzer. Im Gegensatz zu den verwandten Prototyping Ansätzen wird die Validität und Wartbarkeit des erfassten Wissens durch geeignete Test- und Restrukturierungsmethoden sichergestellt. Zusätzlich werden angepasste Lernmethoden diskutiert, welche den Wissensakquisitionsprozess in vielen Bereichen ergänzen können. Die praktische Bedeutung des Vorgehensmodells ist stark mit der Verfügbarkeit von Werkzeugen verknüpft, welche den Fachexperten bei der Entwicklung direkt unterstützen können. Es wird daher die Systemfamilie d3web und im Speziellen die integrierte Entwicklungsumgebung d3web.KnowME vorgestellt. Das Vorgehensmodell und seine Aktivitäten werden in zwei Praxis-Anwendungen, einem medizinischen und einem geo-ökologischen Projekt, evaluiert.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-wuerzburg.de/oai:opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de:819 |
| Date | January 2004 |
| Creators | Baumeister, Joachim |
| Source Sets | University of Würzburg |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralthesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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