- Expertensystem - Wikipedia: Weiteres Beispiel: Im Film Jagd auf Roter Oktober (USA, 1990) tut das zur Verarbeitung des passiven Sonars eingesetzte Expertensystem, das ursprünglich zur Analyse von unterseeischen Erdbeben entwickelt wurde, die Geräusche des gesuchten Raupenantriebs als Unterseebeben ab.
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- Wissensbasis: In einem Expertensystem oder Wissensbasierten System ist die Wissensbasis (engl. knowledge base) der Bereich des Systems, der das Fachwissen in einer beliebigen Repräsentationsform enthält.
- Experten: Expertensysteme sind Systeme, die auf einer derartigen, meist von Experten gepflegten Wissensbasis basieren.
- System: Das Expertensystem kann nicht die vorgegebenen Parameter, das komplette System in Frage stellen.
- General Problem Solver: Das Aufkommen von Expertensystemen ging mit dem Scheitern eines anderen Forschungsziels der Künstlichen Intelligenz einher, das häufig mit dem Stichwort General Problem Solver bezeichnet wird.
- künstlichen Intelligenz: Die Forschung im Bereich der Expertensysteme ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz.
- Diagnose: Beispiele: siehe Diagnose, Fehlerdiagnose im Autogetriebe (DEX), Fehlerortung und Wartung bei Telefonnetzen (ACE).
- Lösung: Das System versucht zu einem gegebenen Fall einen vergleichbaren, möglichst ähnlichen Fall in seiner Falldatenbasis aufzufinden und dessen Lösung auf den aktuellen Fall zu übertragen.
- Beispiele: Beispiele sind Systeme zur Unterstützung medizinischer Diagnosen oder zur Analyse wissenschaftlicher Daten.
- Business Rule Management Systeme (BRMS): Regelbasierte Systeme bzw. Business Rule Management Systeme (BRMS) basieren nicht auf konkreten Fallbeschreibungen, sondern auf Regeln der Art "Wenn A, dann B". Im Gegensatz zu Fällen stellen solche Regeln eher allgemeine Gesetze dar, aus welchen Schlussfolgerungen für konkrete Situationen gezogen werden sollen.
- Interpretation von Daten: Interpretation von Daten mit Aktionsauslösung in Abhängigkeit vom Ergebnis.
- Attribute: Bei der Verarbeitung solcher Beispiele durchläuft das System einen Pfad (s.a. Suchbaum): Die einzelnen Attribute sind dabei Knoten, die von ihnen ausgehenden möglichen Ausprägungen Kanten.
- Patienten: Ein Beispiel kann etwa aus einer Reihe von Attributen (eines Objektes, z. B. eines Patienten) und deren konkreten Ausprägungen bestehen.
- Objekt: Dieser gibt schließlich die Klasse an, welcher das beschriebene Objekt zuzuordnen ist.
- Endknoten: Das System folgt jeweils derjenigen Kante, die im vorliegenden Beispiel zutrifft, setzt diesen Prozess Attribut für Attribut fort und gelangt schließlich zu einem Endknoten (Blatt).
- Entscheidungsbäumen: Ein weiterer Ansatz, der insbesondere bei Klassifizierungsproblemen eingesetzt werden kann, besteht in Systemen, die mittels Entscheidungsbäumen eigenständig zu Lernprozessen in der Lage sind.
- Fallbasierte Systeme: Fallbasierte Systeme gehen von einer Falldatenbasis aus, welche konkrete Problemstellungen in ihrem Kontext inklusive einer vorgenommenen Lösung beschreiben.
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