Turbo Prolog Einf Hrung In Die Anwendung

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Turbo Prolog Einf Hrung In Die Anwendung

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Author : Konrad Justen
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2013-03-09

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Die Künstliche Intelligenz befaßt sich mit der Nachbildung von intelligentem mensch lichen Verhalten durch Computer. Eines ihrer Teilgebiete ist das Automatische Beweisen, wo die Tätigkeit des Beweisens mathematischer Aussagen, die Tätigkeit von Mathematikern also, simuliert werden soll. Hier stellt man sich die Frage, ob eine Formel (eine Aussage, ein Satz) der Prädikatenlogik aus gewissen vorgegebenen Formeln mechanisch, durch ein Computerprogramm, ableitbar ist. Ein Prolog-Interpreter oder -Compiler (ein Prolog-System) kann aufgefaßt werden als ein solches Ableitungs- oder Beweisprogramm, als ein Inferenzmechanismus, das Prolog Programm selbst als eine Reihe vorgegebener Formeln, als Wissensbasis. Prolog ist ein dialogorientes System: Der Benutzer stellt ein Problem, eine Frage (zu einer Wissensbasis) und erhält eine Antwort, nachdem das Inferenzverfahren die Ableit barkeit aus der Wissensbasis untersucht hat, usw. Prolog ist eine deskriptive (deklarative) Programmiersprache. Ein Programm in Prolog beschreibt ein Problem nur, nennt nur seine Grundregeln und -bedingungen, gibt nur das Problemwissen an. Es schreibt nicht - wie das in konventionellen Programmier sprachen der Fall ist - Schritt für Schritt vor, wie man mit Hilfe des Problemwissens zu einer Problemlösung gelangt. Ein Wissensbasiertes System ist ein Problemlösungsprogramm, das als Komponenten mindestens eine Wissensbasis und einen Inferenzmechanismus beinhaltet. Danach können wir jedes Prolog-Programm zusammen mit seinem Interpreter oder Compiler als Wissensbasiertes System auffassen: Das Programm bildet die Wissensbasis, und das Prolog-System liefert den Inferenzmechanismus. Ein Expertensystem ist ein Wissensbasiertes System, das die Problemlösefahigkeit eines Experten simuliert.

Programmieren Mit Turbo Basic

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Author : Martin Böhmer
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2013-07-02

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Turbo Pascal Unter Ms Dos

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Author : Gerd Harbeck
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2013-03-09

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Die Programmiersprache Pascal wurde von Prof. Nikolaus Wirth (1974) gezielt für den Einsatz in der Ausbildung entwickelt. Ihre Stärken sind u. a. die problemorientierten Datentypen und viele zweckmäßige, darauf ange paßte Operationen. Die Sprache Pascal unterstützt optimal ein strukturiertes Programmieren und ist leicht zu erlernen, daher hat sie sich weitgehend im Bereich der Ausbildung und auch in der Anwendung durchgesetzt. Seit einigen Jahren ist diese vielseitige und sichere Sprache in ihrem vollen Umfang auch auf Personal Computern (PC) lauffähig. Und seit der Entwick lung des Sprachsystems Turbo Pascal (1983) ist für das Programmieren in Pascal eine optimale Programmierumgebung verfügbar. Eine hilfreiche Programmierumgebung ist vor allem für den Anfänger bedeut sam: Man erlernt eine Programmiersprache umso leichter, je besser man dabei vom Sprachsystem unterstützt wird. Das Sprachsystem Turbo Pascal zeichnet sich durch eine besondere Benutzerfreundlichkeit aus und weist viele weitere Vorzüge auf. Die einfache Kommandostruktur, der erstaunlich schnelle Compiler und der hervorragende Editor, der beim Compilieren auto matisch zur Fehlerbeseitigung herangezogen wird, machen den Zugang zum Programmieren in Pascal so einfach, wie man es vorher nur von BASIC Systernen gewohnt war. Nicht nur der Einsteiger wird durch das Sprachsystem gut unterstützt. Auch der Programmierer, der anspruchsvolle und umfangreiche Programme struk turiert schreiben will, weiß die Vorzüge des Compilers von Turbo Pascal zu schätzen. Beim Schreiben komplexer Programme kommen die Stärken der Sprache Pascal und die Unterstützung durch das System Turbo Pascal voll zur Geltung.

Probleme Und L Sungen Mit Turbo Prolog

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Author : Dietmar Herrmann
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2013-03-09

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Effektiv Programmieren In C

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Author : Dietmar Herrmann
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2013-03-08

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Turbo Pascal 5 0 F R Naturwissenschaftler Und Ingenieure

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Author : Ekbert Hering
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2013-03-09

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Programmieren Mit Forth

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Author : C. Kevin MacCabe
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2013-03-08

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Simulation Adaptiver Agenten Mittels Lernender Klassifizierersysteme

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Author : Thorsten Luedtke
language : de
Publisher: diplom.de
Release Date : 2009-07-20

Simulation Adaptiver Agenten Mittels Lernender Klassifizierersysteme written by Thorsten Luedtke and has been published by diplom.de this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2009-07-20 with Computers categories.

Inhaltsangabe:Einleitung: Klassifizierersysteme sind lernende Systeme, die eine Menge von internen Strukturen hinsichtlich der Anforderungen des Umsystems zielgerichtet manipulieren. Traditionell wurden Klassifizierersysteme, die maschinelle Lernalgorithmen verwenden, als lernende Klassifizierersysteme (Learning Classifier Systems) bezeichnet, um sie von solchen zu unterscheiden, die ähnlich einem Expertensystem nur durch manuelle Programmierung sinnvolle Ausgaben liefern können. Dieser Konvention wird in der zugrundeliegenden Arbeit nicht gefolgt. Statt dessen wird der Terminus Klassifizierersystem vereinfachend für die Originalbezeichnung Learning Classifier System gebraucht. Die theoretische Grundlage der Klassifizierersysteme bildet die Theorie kognitiver Landkarten (cognitive maps) aus der Psychologie. Nach MICHAEL G. WESSELLS besteht das Organisationsprinzip, nach dem der Mensch seine Begriffswelt ordnet, in der Kategorisierung des eintreffenden Informationsstromes. Dem Prozeß der Kategorienbildung liegen Generalisierungs- und Differenzierungsvorgänge zugrunde. Dabei werden unterschiedliche Objekte als Elemente einer Kategorie erkannt, wenn sie gemeinsame Merkmale aufweisen. Von irrelevanten Unterschieden zwischen den Objekten wird durch Generalisierung abgesehen. In Klassifizierersystemen werden diese Kategorien durch Klassifizierer modelliert. Klassifizierer sind Regeln mit einem Gültigkeitsbereich, der sich mit denen anderer Klassifizierer überlappen kann, so daß im konkreten Fall zwischen allgemeinen und situations-spezifischen Regeln entschieden werden muß. Das Prinzip der Wissensaquisition in Klassifizierersystemen wird als verstärkendes Lernen (reinforcement learning) bezeichnet. Das System benötigt zum Lernen keine Vorgaben im Sinne von korrekten Aktionen als Reaktion auf eine vorliegende Situation. Statt dessen ist lediglich ein Feedback in der Form eines einzelnen Parameters notwendig. Die Klassifizierer werden durch Induktionsmechanismen erlernt und können laufend verändert werden, ohne die Systemleistung zu beeinträchtigen. Jeder Klassifizierer stellt eine situationsabhängige Erwartung hinsichtlich zukünftiger Ereignisse dar. Somit bildet sich im System ein Modell der Umwelt, welches den Änderungen der Umwelt laufend angepaßt wird. Diese Eigenschaften und die Problemunabhängigkeit des Lernmechanismus haben Wirtschaftswissenschaftler dazu veranlaßt, den homo oeconomicus neoklassischer Modelle durch adaptive [...]

Deutsche Nationalbibliographie Und Bibliographie Der Im Ausland Erschienenen Deutschsprachigen Ver Ffentlichungen

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Author :
language : de
Publisher:
Release Date : 1996

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Rechenstrukturen Und Geometrie Mit Logo

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Author : Gerhard Moll
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2013-03-09

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