34 research outputs found
RechnerunterstĂŒtzung fĂŒr die Suche nach verarbeitungstechnischen Prinziplösungen
Die hier zur VerfĂŒgung gestellte Datei ist leider nicht vollstĂ€ndig, aus technischen GrĂŒnden sind die folgenden AnhĂ€nge leider nicht enthalten:
Anhang 3: Begriffshierarchie "verarbeitungstechnische Funktion" S. 141
Anhang 4: Begriffshierarchie "EigenschaftsÀnderung" S. 144
Anhang 5: Begriffshierarchie "Verarbeitungsgut" S. 149
Anhang 6: Begriffshierarchie "Verarbeitungstechnisches Prinzip" S. 151
Konsultieren Sie die Druckausgabe, die Sie im Bestand der SLUB Dresden finden: http://slubdd.de/katalog?TN_libero_mab21079933:ABKĂRZUNGEN UND FORMELZEICHEN S. 5
1. EINLEITUNG S. 7
2. UNTERSTĂTZUNGSMITTEL FĂR DIE KONZEPTPHASE IN DER VERARBEITUNGSMASCHINEN-KONSTRUKTION - ALLGEMEINE ANFORDERUNGEN, ENTWICKLUNGSSTAND 9
2.1. DIE BEDEUTUNG DER KONZEPTPHASE IN DER VERARBEITUNGSMASCHINENKONSTRUKTION S. 9
2.2. ALLGEMEINE ANFORDERUNGEN AN UNTERSTĂTZUNGSMITTEL FĂR DEN KONSTRUKTEUR ALS
PROBLEMLĂSER S. 13
2.3. SPEZIFIK VERARBEITUNGSTECHNISCHER PROBLEMSTELLUNGEN S. 17
2.3.1. Verarbeitungstechnische Informationen im KonstruktionsprozeĂ von Verarbeitungsmaschinen S. 17
2.3.2. KomplexitÀt verarbeitungstechnischer Probleme S. 19
2.3.3. Unbestimmtheit verarbeitungstechnischer Probleme S. 21
2.3.4. Beschreibungsspezifik verarbeitungstechnischer Problemstellungen S. 22
2.4. UNTERSTĂTZUNGSMITTEL FĂR DIE KONZEPTPHASE UND IHRE EIGNUNG FĂR DIE
VERARBEITUNGSMASCHINENKONSTRUKTION S. 24
2.4.1. Traditionelle UnterstĂŒtzungsmittel fĂŒr die Lösungssuche S. 24
2.4.1.1. Lösungskataloge S. 24
2.4.1.2. Konstruktionsmethodik in der Prinzipphase S. 25
2.4.2. RechnerunterstĂŒtzung fĂŒr die Konstruktion mit Relevanz fĂŒr die Konzeptphase S. 28
2.4.2.1. KurzĂŒberblick ĂŒber KonstruktionsunterstĂŒtzungssysteme und ihre Einbindung in ĂŒbergeordnete Systeme S. 28
2.4.2.2. RechnerunterstĂŒtzung zum Analysieren S. 31
2.4.2.3. RechnerunterstĂŒtzung zum Informieren S. 32
2.4.2.4. RechnerunterstĂŒtzung zum Synthetisieren S. 34
2.4.2.5. RechnerunterstĂŒtzung zum Bewerten und AuswĂ€hlen S. 39
2.4.2.6. Integrierende Systeme mit UnterstĂŒtzung fĂŒr die Konzeptphase S. 41
2.4.3. Der Wissensspeicher Verarbeitungstechnik S. 43
2.5. SCHLUĂFOLGERUNGEN AUS DER ANALYSE DES IST-STANDES S. 46
3. ANFORDERUNGEN AN EINE RECHNERUNTERSTĂTZUNG DER PRINZIPPHASE DER VERARBEITUNGSMASCHINENKONSTRUKTION 47
3.1. FUNKTIONSBESTIMMUNG S. 47
3.1.1. Typisierung der mit dem System zu lösenden Fragestellungen S. 47
3.1.2. Anforderungen an FunktionalitÀt und Dialoggestaltung S. 50
3.2. INHALTLICHE ABGRENZUNG S. 54
3.3. ANFORDERUNGEN AN DIE WISSENSREPRĂSENTATION S. 57
4. INFORMATIONSMODELL DES VERARBEITUNGSTECHNISCHEN PROBLEMRAUMES S. 61
4.1. ĂBERBLICK ĂBER MĂGLICHE DARSTELLUNGSARTEN S. 61
4.1.1. Allgemeiner Ăberblick S. 61
4.1.1.1. Unterschiede zwischen wissensbasierten Systemen und anderen WissensreprÀsentationsformen S. 61
4.1.1.2. Algorithmische Modellierung S. 62
4.1.1.3. Relationale Modellierung S. 63
4.1.1.4. Darstellungsformen in wissensbasierten Systemen S. 64
4.1.2. Die verwendete Software und ihre Möglichkeiten S. 71
4.2. ĂBERBLICK ĂBER DEN SYSTEMAUFBAU S. 74
4.2.1. GesamtĂŒberblick S. 74
4.2.2. Sichtenmodell S. 78
4.2.3. Relationale Darstellung von Prinzipinformationen, Kennwerten und KenngröĂen S. 83
4.2.4. Bildinformationen S. 85
4.2.5. ErgÀnzende Informationen in der BenutzeroberflÀche S. 86
4.3. MODELLIERUNG VON WISSENSKOMPONENTEN DER DOMĂNE VERARBEITUNGSTECHNIK S. 87
4.3.1. Abbildung verarbeitungstechnischer Funktionen S. 87
4.3.1.1. Darstellungsarten fĂŒr verarbeitungstechnische Funktionen - Bedeutung, Verwendung, Probleme S. 87
4.3.1.2. Die Sicht "Verarbeitungstechnische Funktion" S. 89
4.3.1.3. Die Sicht "EigenschaftsÀnderung" S. 90
4.3.2. Abbildung von Informationen ĂŒber VerarbeitungsgĂŒter S. 93
4.3.2.1. Beschreibungskomponenten und ihre Verwendung bei der Lösungssuche S. 93
4.3.2.2. Die Sicht "Verarbeitungsgut" S. 94
4.3.2.3. Abbildung von Verarbeitungsguteigenschaften S. 94
4.3.3. Abbildung verarbeitungstechnischer Prinzipe S. 96
4.3.3.1. Die Sicht "Verarbeitungstechnisches Prinzip" S. 96
4.3.3.2. Die Detailbeschreibung verarbeitungstechnischer Prinzipe S. 97
4.3.4. Verarbeitungstechnische KenngröĂen S. 99
4.3.5. Darstellung von ZusammenhÀngen mittels Regeln S. 100
4.3.6. UnterstĂŒtzung der Feinauswahl S. 102
5. PROBLEMLĂSEN MIT DEM BERATUNGSSYSTEM VERARBEITUNGSTECHNIK S. 104
5.1. INTERAKTIVE PROBLEMAUFBEREITUNG S. 104
5.2. BESTIMMUNG DER LĂSUNGSMENGE - GROBAUSWAHL S. 109
5.3. FEINAUSWAHL S. 110
5.4. VERARBEITUNG DER ERGEBNISSE S. 112
6. WISSENSAKQUISITION S. 113
6.1. PROBLEME BEI DER WISSENSAKQUISITION S. 113
6.2. VORSCHLĂGE ZUR UNTERSTĂTZUNG UND ORGANISATION DER AKQUISITION FĂR DAS BERATUNGSSYSTEM VERARBEITUNGSTECHNIK S. 115
7. GEDANKEN ZUR WEITERENTWICKLUNG S. 116
7.1. INHALTLICHER UND FUNKTIONALER AUSBAU DES BERATUNGSSYSTEMS VERARBEITUNGSTECHNIK S. 116
7.1.1. ErgÀnzung der Sichtenbeschreibung durch weitere Sichten S. 116
7.1.2. Andere Erweiterungsmöglichkeiten S. 117
7.2. EINBINDUNGSMĂGLICHKEITEN FĂR DAS BERATUNGSSYSTEMS VERARBEITUNGSTECHNIK S. 118
8. ZUSAMMENFASSUNG S. 120
LITERATURVERZEICHNIS S. 123
Anhang 1: Beispiele fĂŒr phasenĂŒbergreifende RechnerunterstĂŒtzung der Konstruktion 134
Anhang 2: Inhalt der Kerntabelle "Prinzip" S. 138
Anhang 3: Begriffshierarchie "verarbeitungstechnische Funktion" S. 141
Anhang 4: Begriffshierarchie "EigenschaftsÀnderung" S. 144
Anhang 5: Begriffshierarchie "Verarbeitungsgut" S. 149
Anhang 6: Begriffshierarchie "Verarbeitungstechnisches Prinzip" S. 151
Anhang 7: Implementierung einer umstellbaren Formel am Beispiel Dichteberechnung S. 15
Automatische Klassifizierung von GebÀudegrundrissen: Ein Beitrag zur kleinrÀumigen Beschreibung der Siedlungsstruktur
FĂŒr die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinrĂ€umige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der GebĂ€udebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prĂ€gt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, ArbeitsstĂ€tten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die GebĂ€ude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum GebĂ€udetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von GebĂ€udetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist.
In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von GebÀudegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der GebÀudetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhÀngig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste FlexibilitÀt, GeneralisierungsfÀhigkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert.
Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinrÀumiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u. a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing).:Vorwort .................................................................................................. I
Danksagung ......................................................................................... III
Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V
Abstract and Theses ............................................................................. IX
Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV
1 Einleitung ............................................................................................ 1
2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11
3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57
4 Forschungsstand .............................................................................. 95
5 Konzeptionelle VorĂŒberlegungen .................................................... 113
6 Mögliche Datenquellen zum GebÀudegrundriss .............................. 127
7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143
8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201
9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259
Literatur ............................................................................................. 275
AbkĂŒrzungsverzeichnis ...................................................................... 311
Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320
Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323
Anhang
A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327
B GebÀudetypologie .......................................................................... 343
C Merkmale ........................................................................................ 349
D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365
E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375
F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 395Building data are highly relevant for the small-scale description of settlement structures. Spatial base data from National Mapping and Cadastral Agencies describe the buildings in terms of the geometry but often lack semantic information on the building type. Here, methods for the automatic classification of building footprints are presented and discussed. The work addresses issues of data integration, data processing, feature extraction, feature selection, and investigates the accuracy of various classification methods. The results are of scientific, planning, policy and business interest at various spatial levels.:Vorwort .................................................................................................. I
Danksagung ......................................................................................... III
Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V
Abstract and Theses ............................................................................. IX
Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV
1 Einleitung ............................................................................................ 1
2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11
3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57
4 Forschungsstand .............................................................................. 95
5 Konzeptionelle VorĂŒberlegungen .................................................... 113
6 Mögliche Datenquellen zum GebÀudegrundriss .............................. 127
7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143
8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201
9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259
Literatur ............................................................................................. 275
AbkĂŒrzungsverzeichnis ...................................................................... 311
Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320
Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323
Anhang
A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327
B GebÀudetypologie .......................................................................... 343
C Merkmale ........................................................................................ 349
D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365
E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375
F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 39
Automatische Klassifizierung von GebÀudegrundrissen: ein Beitrag zur kleinrÀumigen Beschreibung der Siedlungsstruktur
FĂŒr die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinrĂ€umige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der GebĂ€udebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prĂ€gt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, ArbeitsstĂ€tten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die GebĂ€ude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum GebĂ€udetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von GebĂ€udetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist. In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von GebĂ€udegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der GebĂ€udetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhĂ€ngig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste FlexibilitĂ€t, GeneralisierungsfĂ€higkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinrĂ€umiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u.a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing).Building data are highly relevant for the small-scale description of settlement structures. Spatial base data from National Mapping and Cadastral Agencies describe the buildings in terms of the geometry but often lack semantic information on the building type. Here, methods for the automatic classification of building footprints are presented and discussed. The work addresses issues of data integration, data processing, feature extraction, feature selection, and investigates the accuracy of various classification methods. The results are of scientific, planning, policy and business interest at various spatial levels
Digitaler Campus: Vom Medienprojekt zum nachhaltigen Medieneinsatz in der Hochschule
Mit den zunehmend verfĂŒgbaren Erkenntnissen aus einer Vielzahl von Projekten und AktivitĂ€ten an Hochschulen geht es heute vorrangig nicht mehr um die Erprobung âneuerâ AnsĂ€tze mediengestĂŒtzten Lernens, sondern um die (Weiter-) Entwicklung von Strukturen und Prozessen, um bestehende AnsĂ€tze auf der Basis solcher Erkenntnisse konsequent zu erweitern und die aufgezeigten Potenziale digitaler Medien in der Lehre gezielt zu nutzen. Zentrale Aufgaben werden die Umsetzung von Konzepten des Medieneinsatzes in der alltĂ€glichen Lehre und deren dauerhafte Integration in den Hochschulalltag, in Studienrichtungen und StudiengĂ€nge. Dieser Band gibt einen Einblick in aktuelle BemĂŒhungen an Hochschulen, diese Prozesse der Hochschulentwicklung mit und durch Medien zu gestalten. Er beinhaltet die VortrĂ€ge der GMW03 â Conference on Media in Higher Education, der 8. Jahrestagung der Gesellschaft fĂŒr Medien in der Wissenschaft e.V., die vom 16.-19. September 2003 an der UniversitĂ€t Duisburg-Essen stattgefunden hat. (DIPF/Orig.
NatĂŒrliche Kognition technologisch begreifen
Die Technologisierung der Wissenschaften verĂ€ndert die Welt, bzw. die Sichtweisen auf uns und die Welt. Dies zeigt sich insbesondere an der Erforschung der artifiziellen Kognition, was im Folgenden in Bezug auf ein spezifisches industrienahes Forschungs- und Entwicklungsprojekt aufgezeigt wird. Aufgrund der zu erwarteten Implikationen aus der wirklichkeitsverĂ€ndernden Macht einer Technologisierung im Allgemeinen und der Entwicklung kĂŒnstlicher Kognitionen im Speziellen gilt es, den Forschungsgegenstand der ânatĂŒrlichen und artifiziellen Kognitionâ zu begreifen oder zumindest begreiflich zu machen
Informatik im Herstellungs- und Nutzungskontext : ein technikbezogener Zugang zur fachĂŒbergreifenden Lehre
Dieter EngbringPaderborn, Univ., Diss., 200
Informationstechnologien im Kontext vorbeugender Sozialpolitik in NRW: Bestandsaufnahme, Funktionen und Perspektiven
Die vorliegende Studie untersucht den Einsatz von Informationstechnologien in prĂ€ventiven kommunalen Hilfearrangements anhand von Fallbeispielen aus PrĂ€ventionsprogrammen in NRW und auf der Grundlage einer literaturbasierten Auseinandersetzung. Ziel der Expertise ist es, die aktuelle sowie basierend auf aktuellen technologischen Entwicklungen auch die potenzielle Bedeutung von Informationstechnologien im Kontext vorbeugender Sozialpolitik herauszuarbeiten. IT erfĂŒllt - so ein zentrales Ergebnis der Analyse - vier zentrale Funktionen: (a) die Steuerung von Hilfesystemen, (b) die Vernetzung von Akteur_innen, (c) die UnterstĂŒtzung von Fallarbeit und (d) die Einbindung von Adressat_innen. Neue Technologien könnten insbesondere die Sozialplanung und die prĂ€ventive Verhaltenssteuerung weitreichend verĂ€ndern. Die Studie schlieĂt mit Entwicklungs- und Forschungsperspektiven zur Weiterentwicklung von kommunalen PrĂ€ventionsprogrammen hinsichtlich ihrer UnterstĂŒtzung durch Informationstechnologien.This study focuses on the use of information technologies in social services and local welfare policies. Aim of this study is to examine the relation and potential importance of IT to current frameworks of preventive social policies ('vorbeugende Sozialpolitik'). The study is based on five exemplary case studies in prevention programmes in North Rhine-Westphalia as well as a literature review of IT usage in the social sector. The functions of IT in preventive social policy are differentiated on four levels: (a) steering and monitoring social service systems, (b) networking and cooperating of actors, (c) assisting case work (d) and involving citizens and clients. The study concludes with future prospects for the use of new technologies (âsocial policy 4.0â), research and local development
Verquickung der mathematischen und informatischen Forschung an zivilen deutschen Hochschulen mit der modernen KriegsfĂŒhrung
Central aspects of modern warfare such as drone attacks, guided missiles, cyber attacks or the use of reconnaissance satellites would not be possible without contemporary mathematical and computer science research. This dissertation will revolve about the following questions: What impact does the connection between military application and civil research have on mathematics and computer science? What impact does the research have on society? And what ethical and societal questions arise from that
Relevanzbasierte Informationsbeschaffung fĂŒr die informierte Entscheidungsfindung intelligenter Agenten
This dissertation introduces relevance-based information acquisition for intelligent software agents based on Howard s information value theory and decision networks. Active information acquisition is crucial in domains with partial observability in order to establish situation awareness of autonomous systems for deliberate decisions. The new semi-myopic approach addresses the complexity challenge of decision-theoretic relevance computation by reducing the set of variables to be evaluated in the first place. Links in a decision network encode stochastic dependencies of variables. Through utility dependency analysis using Pearl s d-separation criterion, the set of relevant variables can be efficiently reduced to a proven minimum without actually computing information value. In addition to an implementation with detailed runtime performance analysis, the applicability of the approach is shown in the domain of intelligent logistics control