Integration eines multivariaten Logitmodells in das Kläranlagenexpertensystem KLEX als induktive Lernkomponente

Zusammenfassung

Diese Arbeit beschreibt den Aufbau eines hybriden Kläranlagenex-pertensytems KLEX und dessen induktive Lernkomponente. Die Wissensbasis kann aus von Experten bewerteten Szenarien oder aus Kläranlagenmeßwerten der Betriebsprotokolldatenbank mittels eines multivariaten Logitmodells und dessen Transformation in Regeln erzeugt werden. Das multivariate Logitmodell wird durch die Phasen Modellaufbau und Modellreduktion erzeugt, wobei zur Bestimmung der Parameter ein nichtlinearer Schätzer verwendet wird.

Abstract

This paper presents the design of a hybride Waste Water Treatment Expertsystem KLEX and its knowledge acquisition method. The knowledgebase can be generated by a multivariate logitmodel and the transformation of the model into rules. The multivariate logitmodel is built by the steps model generation and model reduction and uses a nonlinear estimator. Scenarios estimated by experts or purification plant measures from the operating database can be used as input for the multivariate logitmodel.