Project Details
Description
Ziel des Vorhabens ist die Weiterentwicklung von beschreibungslogischen Wissensrepräsentationsformalismen unter besonderer Berücksichtigung von Modellierungstechniken für räumliche Phänomene. Es sollen korrekte und vollständige Schlußfolgerungsmechanismen entwickelt werden, mit denen es möglich ist, quantitative und qualitative Informationen über räumliche Objekte und Phänomene mit konzeptuellen, begrifflichen Informationen in systematischer Weise zu verbinden. Damit können z. B. räumliche Merkmale bei der Klassifikation von Konzepten und Objekten in angemessener Weise berücksichtigt werden. Durch die integrierte Form der Datenmodellierung wird es u. a. möglich, Modellierungsfehler schon während der Modellbildung durch Schlußfolgerungen über Konzepte zu vermeiden. Durch zu entwickelnde optimierte Inferenzalgorithmen zur informierten Suche werden kurze Rechenzeiten für realistische Wissensbasen angestrebt. Damit können wichtige Anwendungsprobleme durch theoretisch abgesicherte und systematisch geteste Inferenzverfahren gelöst werden. Das Vorhaben zielt darauf ab, Grundlagen zur Wissensrepräsentation und insbesondere zur Bearbeitung von Anfragen an deduktive geographische Informationssysteme zu schaffen. ...
Status | finished |
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Effective start/end date | 01.01.00 → 31.12.05 |
Collaborative partners
- Concordia University (Associated Staff)
- University of Hamburg (Joint applicant, Co-PI) (lead)
UN Sustainable Development Goals
In 2015, UN member states agreed to 17 global Sustainable Development Goals (SDGs) to end poverty, protect the planet and ensure prosperity for all. This project contributes towards the following SDG(s):
Research Areas and Centers
- Centers: Center for Artificial Intelligence Luebeck (ZKIL)
- Research Area: Intelligent Systems
DFG Research Classification Scheme
- 409-01 Theoretical Computer Science