\section{Abgleich des Verfahrens mit den Anforderungen}\label{sec:5.2}%
\markboth%
%%%{KAPITEL \thechapter.\quad ANALYSE DES VERFAHRENS IM HINBLICK AUF VERBESSERUNGSPOTENZIAL}%
%%%{\thesection.\quad ABGLEICH DES VERFAHRENS MIT DEN ANFORDERUNGEN}%
{Kapitel \thechapter.\quad Analyse des Verfahrens im Hinblick auf Verbesserungspotenzial}%
{\thesection.\quad Abgleich des Verfahrens mit den Anforderungen}%

Die in Abschnitt \ref{sec:5.1} formulierten Anforderungen
potenzieller Anwender werden mit dem Fuzzy"=ROSA"=Verfahren in der
Form, wie es zu Beginn dieser Arbeit vorlag, abgeglichen.
\begin{description}
\item{\emph{Aufwand für den Anwender des Modellierungsverfahrens}:}\\
Bei diesem Aspekt steht die geeignete softwaretechnische Umsetzung des
Verfahrens im Vordergrund, nicht die Erweiterung der methodischen
Leistungsfähigkeit. Diese Arbeit wurde überwiegend von dem Kooperationspartner
NuTech Solutions geleistet.
\item{\emph{Zeitaufwand für die Modellerstellung}:}\\
Der Zeitaufwand für die Erstellung eines Modells hängt in erster Linie davon
ab, wie viele Eingangsgrößen bei der Regelgenerierung beachtet werden. Es ist
daher erstrebenswert, Eingangsgrößen zu orten, die für die Modellierung nicht
erforderlich oder sogar eher störend sind. Bisher war es innerhalb des
Verfahrens nur bedingt möglich, eine datenbasierte Selektion möglichst
geeigneter Eingangsgrößen vorzunehmen, beispielsweise mit Hilfe eines
Verfahrens zur datenbasierten Komplexitätsreduktion \cite{Pra99}. Eine
entsprechende Auswahl musste daher typischerweise wissensbasiert erfolgen oder
mit externen Programmen vorgenommen werden. Hier liegt eine Schwachstelle des
Verfahrens.
\item{\emph{Messaufwand für die Modellerstellung}:}\\
In praktischen Anwendungen können aus Kostengründen oftmals nur wenige
Messdaten für eine Modellierung zur Verfügung gestellt werden. Die
Regelgenerierung ist in solchen Fällen unter Umständen problematisch, weil die
Test- und Bewertungsverfahren keine befriedigenden Resultate liefern. Wie in
Abschnitt \ref{sec:4.3} erwähnt, lassen sich die Verfahren in zwei
übergeordnete Klassen aufteilen. Die Verfahren, die auf relativen
Datenhäufigkeiten basieren, arbeiten größtenteils mit Konfidenzintervallen zu
den geschätzten relativen Häufigkeiten. Bei einer geringen Anzahl an Daten
fallen die Konfidenzintervalle entsprechend groß aus und sind daher oftmals
nicht disjunkt. In solchen Fällen wird dann keine Regel generiert, wodurch die
Modellierung dann unter Umständen entsprechend schlecht gelingt. Die Verfahren,
die auf Datenverteilungen basieren, arbeiten zwar nicht mit
Konfidenzintervallen, machen aber gewisse Annahmen über die zu Grunde liegenden
Daten. Beispielsweise liegt den Verfahren die Annahme zu Grunde, dass die Daten
normalverteilt sind. Diese Annahme ist zwar in vielen praktischen Fällen bei
einer entsprechenden Datenmenge vertretbar, gerade aber bei nur wenigen Daten
kann diese Annahme jedoch nicht zutreffend sein. Für die Modellierung im Fall
einer nur kleinen Datenbasis sind daher neue Strategien zu entwickeln.
\item{\emph{Robustheit der Modellerstellung}:}\\
In industriellen Anwendungen kann eine fehlerbehaftete
Datenerfassung nie ausgeschlossen werden. Eine Analyse bzw. darauf
aufbauende Aufbereitung der Daten ist eine nicht triviale Aufgabe,
und gerade in industriellen Anwendungen kann nicht davon
ausgegangen werden, dass die für die Modellierung verwendeten
Daten zuvor entsprechend aufbereitet werden. Fehlerhafte Daten
können sich sowohl bei der Generierung von Mamdani"=Regeln als
auch bei deren Transformation in TSK"~Regeln negativ auswirken.
Bei der Regelgenerierung sind zwei Fälle voneinander zu
unterscheiden: Zum einen können eigentlich vorhandene
Zusammenhänge durch fehlerhafte Daten verdeckt werden, zum anderen
können aber auch solche Zusammenhänge vorhanden erscheinen, die
eigentlich gar nicht vorhanden sind. Bei der Transformation einer
Mamdani"=Regel in eine TSK"~Regel können bereits wenige
fehlerhafte Daten einen signifikanten Einfluss auf die Bestimmung
der freien Parameter in der Konklusion der TSK"~Regel haben. Dies
gilt insbesondere auch für die Parameterbestimmung über den
herkömmlichen Least"~Squares"~Ansatz (siehe Abschnitt
\ref{subsec:7.2.2}). In den Teilmodulen Regelgenerierung und
Regeltransformation soll die Robustheit gegenüber fehlerhaften
Daten verbessert werden.
\item{\emph{Transparenz der generierten Modelle}:}\\
Die Transparenz eines Modells lässt sich nur bedingt beschreiben, da es keine
festen Kriterien hierfür gibt. Fuzzy"=Modelle bzw. Fuzzy"=Regeln sind aufgrund
der Art, wie sie Zusammenhänge beschreiben, in sich bereits vergleichsweise
transparent. Damit ergeben sich Vorteile gegenüber anderen Ansätzen, wie
beispielsweise neuronalen Netzen. Aufgrund des im Fuzzy"=ROSA"=Verfahrens
verfolgten Michigan"=Ansatzes sind auch die einzelnen Regeln im Sinne des zu
Grunde liegenden Testverfahrens sinnvoll. Dies erleichtert die Überprüfung bzw.
den Abgleich der so erzeugten Regeln mit dem vorhandenen qualitativen
Prozesswissen. Auch die optionale Transformation der Mamdani"=Regeln in
TSK"~Regeln ist so gestaltet, dass die Interpretierbarkeit der Regeln möglichst
gut erhalten bleibt. Ein entscheidender Faktor in diesem Zusammenhang ist
jedoch die Größe der Regelbasis. Auch wenn jede einzelne Regel plausibel und
verständlich ist, fällt es doch mit steigender Anzahl an Regeln immer schwerer,
die Plausibilität einer Regelbasis als Ganzes zu beurteilen. Ein weiteres Ziel
des Fuzzy"=ROSA"=Verfahrens besteht deshalb darin, eine möglichst kompakte
Regelbasis zu verwenden. Hierfür sind zum einen verschiedene
Reduktionsverfahren entwickelt worden. Zum anderen zielen aber auch die
negativen Regeln in diese Richtung, da sie eine überaus kompakte Darstellung
bzw. Formulierung von Zusammenhängen dieser Art erlauben. Entsprechende
Zusammenhänge lassen sich im Prinzip auch durch positive Regeln ausdrücken,
allerdings ist die Repräsentation dann wesentlich umfangreicher und daher auch
weniger anschaulich. Der Aspekt der Kompaktheit ist bei TSK"~Systemen
verbesserungsfähig, da negative Regeln hierfür bisher nicht genutzt werden
konnten. Die Nutzbarmachung von negativen Regeln für TSK"~Systeme verspricht
ein erhebliches Verbesserungspotenzial.
\end{description}
