Lernbeiträge im Rahmen einer kognitiven Architektur für die intelligente Prozessführung In dieser Arbeit werden wichtige Aspekte einer kognitiven Architektur für das Erlernen von Regelungsaufgaben beleuchtet. Dabei geht es primär um die Merkmalsextraktion das Reinforcement Learning und das Lernmanagement im Rahmen des Wahrnehmungs Handlungs Zyklus. Für die Merkmalsextraktion werden dabei mit Hilfe informationstheoretischer Größen wie der Transinformation neue hybride Merkmalsextraktionsverfahren vorgestellt. Neuartig ist dabei der Ansatz Merkmale zu suchen die explizit mit den gemachten Fehlern eines lernenden Systems verknüpft sind. Es wird gezeigt dass diese residuumsbasierten Ansätze klassischen Methoden überlegen sind. Es wird ebenfalls untersucht welche Schätzverfahren für die Bestimmung der Transinformation im Sinne der Merkmalsextraktion geeignet sind. Als Entscheidungsinstanz der Gesamtarchitektur werden aktuelle Reinforcement Learning Verfahren auf ihre Eignung für komplexe Anwendungen hin untersucht. Dabei wird auch auf Probleme des Lernmanagements wie das Explorations Exploitations Dilemma das Stabilitäts Plastizitäts Dilemma und das Rewarddekompositionsproblem eingegangen. Neue Beiträge werden dabei in Form des Diffusionsbaumbasiertes Reinforcement Learning und des SMILE Algorithmus geliefert. Ebenso wird eine Architekturerweiterung zum Organisieren der Lernprozesse vorgeschlagen welche im Kern um eine Prozesskarte angeordnet ist. Der experimentelle Nachweis dass das vorgestellte System die Lösung für reale Probleme erlernen kann wird am herausfordernden Szenarioder intelligenten Feuerungsführung erbracht. Dabei wird das Gesamtsystem zur Regelung eines mit Steinkohle gefeuerten Kraftwerks eingesetzt wobei Ergebnisse erzielt werden die bisher existierende Systeme und auch menschliche Experten übertreffen.