Dimensionality Reduction Mappings

A wealth of powerful dimensionality reduction methods has been established which can be used for data visualization and preprocessing. These are accompanied by formal evaluation schemes, which allow a quantitative evaluation along general principles and which even lead to further visualization schemes based on these objectives. Most methods, however, provide a mapping of a priorly given finite set of points only, requiring additional steps for out-of-sample extensions. We propose a general view on dimensionality reduction based on the concept of cost functions, and, based on this general principle, extend dimensionality reduction to explicit mappings of the data manifold. This offers simple out-of-sample extensions. Further, it opens a way towards a theory of data visualization taking the perspective of its generalization ability to new data points. We demonstrate the approach based on a simple global linear mapping as well as prototype-based local linear mappings.

Proceedings / 17. Workshop Computational Intelligence [Elektronische Ressource] : Dortmund, 5. - 7. Dezember 2007

Dieser Tagungsband enthält die Beiträge des 17. Workshops „Computational Intelligence“ des Fachausschusses 5.14 der VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) und der Fachgruppe „Fuzzy-Systeme und Soft-Computing“ der Gesellschaft für Informatik (GI), der vom 5. – 7. Dezember 2007 im Haus Bommerholz bei Dortmund stattfindet. Der GMA-Fachausschuss 5.14 „Computational Intelligence“ entstand 2005 aus den bisherigen Fachausschüssen „Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen“ (FA 5.21) sowie „Fuzzy Control“ (FA 5.22). Der Workshop steht in der Tradition der bisherigen Fuzzy-Workshops, hat aber seinen Fokus in den letzten Jahren schrittweise erweitert. Die Schwerpunkte sind Methoden, Anwendungen und Tools für • Fuzzy-Systeme, • Künstliche Neuronale Netze, • Evolutionäre Algorithmen und • Data-Mining-Verfahren sowie der Methodenvergleich anhand von industriellen und Benchmark-Problemen. INHALTSVERZEICHNIS T. Fober, E. Hüllermeier, M. Mernberger (Philipps-Universität Marburg): Evolutionary Construction of Multiple Graph Alignments for the Structural Analysis of Biomolecules G. Heidemann, S. Klenk (Universität Stuttgart): Visual Analytics for Image Retrieval F. Rügheimer (OvG-Universität Magdeburg): A Condensed Representation for Distributions over Set-Valued Attributes T. Mrziglod (Bayer Technology Services GmbH, Leverkusen): Mit datenbasierten Technologien und Versuchsplanung zu erfolgreichen Produkten H. Schulte (Bosch Rexroth AG, Elchingen): Approximationsgenauigkeit und dynamisches Fehlerwachstum der Modellierung mit Takagi-Sugeno Fuzzy Systemen C. Burghart, R. Mikut, T. Asfour, A. Schmid, F. Kraft, O. Schrempf, H. Holzapfel, R. Stiefelhagen, A. Swerdlow, G. Bretthauer, R. Dillmann (Universität Karlsruhe, Forschungszentrum Karlsruhe GmbH): Kognitive Architekturen für humanoide Roboter: Anforderungen, Überblick und Vergleich R. Mikut, C. Burghart, A. Swerdlow (Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, Universität Karlsruhe): Ein Gedankenexperiment zum Entwurf einer integrierten kognitiven Architektur für humanoide Roboter G. Milighetti, H.-B. Kuntze (FhG IITB Karlsruhe): Diskret-kontinuierliche Regelung und Überwachung von Robotern basierend auf Aktionsprimitiven und Petri-Netzen N. Rosemann, W. Brockmann (Universität Osnabrück): Kontrolle dynamischer Eigenschaften des Online-Lernens in Neuro-Fuzzy-Systemen mit dem SILKE-Ansatz A. Hans, D. Schneegaß, A. Schäfer, S. Udluft (Siemens AG, TU Ilmenau): Sichere Exploration für Reinforcement-Learning-basierte Regelung Th. Bartz-Beielstein, M. Bongards, C. Claes, W. Konen, H. Westenberger (FH Köln): Datenanalyse und Prozessoptimierung für Kanalnetze und Kläranlagen mit CI-Methoden S. Nusser, C. Otte, W. Hauptmann (Siemens AG, OvG-Universität Magdeburg): Learning Binary Classifiers for Applications in Safety-Related Domains W. Jakob, A. Quinte, K.-U. Stucky, W. Süß, C. Blume (Forschungszentrum Karlsruhe GmbH; FH Köln, Campus Gummersbach) Schnelles Resource Constrained Project Scheduling mit dem Evolutionären Algorithmus GLEAM M. Preuß, B. Naujoks (Universität Dortmund): Evolutionäre mehrkriterielle Optimierung bei Anwendungen mit nichtzusammenhängenden Pareto-Mengen G. Rudolph, M. Preuß (Universität Dortmund): in mehrkriterielles Evolutionsverfahren zur Bestimmung des Phasengleichgewichts von gemischten Flüssigkeiten Y. Chen, O. Burmeister, C. Bauer, R. Rupp, R. Mikut (Universität Karlsruhe, Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, Orthopädische Universitätsklinik Heidelberg): First Steps to Future Applications of Spinal Neural Circuit Models in Neuroprostheses and Humanoid Robots F. Hoffmann, J. Braun, T. Bertram, S. Hölemann (Universität Dortmund, RWTH Aachen): Multikriterielle Optimierung mit modellgestützten Evolutionsstrategien S. Piana, S. Engell (Universität Dortmund): Evolutionäre Optimierung des Betriebs von rohrlosen Chemieanlagen T. Runkler (Siemens AG, CT IC 4): Pareto Optimization of the Fuzzy c–Means Clustering Model Using a Multi–Objective Genetic Algorithm H. J. Rommelfanger (J.W. Goethe-Universität Frankfurt am Main): Die Optimierung von Fuzzy-Zielfunktionen in Fuzzy (Mehrziel-) LPSystemen - Ein kritischer Überblick D. Gamrad, D. Söffker (Universität Duisburg-Essen): Formalisierung menschlicher Interaktionen durch Situations-Operator- Modellbildung S. Ritter, P. Bretschneider (FhG AST Ilmenau): Optimale Planung und Betriebsführung der Energieversorgung im liberalisierten Energiemarkt R. Seising (Medizinische Universität Wien): Heinrich Hertz, Ludwig Wittgenstein und die Fuzzy-Strukturen - Eine kleine „Bildergeschichte“ zur Erkenntnisphilosophie J. Limberg, R. Seising (Medizinische Universität Wien): Sequenzvergleiche im Fuzzy-Hypercube M. Steinbrecher, R. Kruse (OvG-Universität Magdeburg): Visualisierung temporaler Abhängigkeiten in Bayesschen Netzen M. Schneider, R. Tillmann, U. Lehmann, J. Krone, P. Langbein, U. Stark, J. Schrickel, Ch. Ament, P. Otto (FH Südwestfalen, Airbus Deutschland GmbH, Hamburg, TU Ilmenau): Künstliches Neuronales Netz zur Analyse der Geometrie von großflächig gekrümmten Bauteilen C. Frey (FhG IITB Karlsruhe): Prozessdiagnose und Monitoring feldbusbasierter Automatisierungsanlagen mittels selbstorganisierender Karte

Financial Computational Intelligence

Artificial intelligence decision support system is always a popular topic in providing the human with an optimized decision recommendation when operating under uncertainty in complex environments. The particular focus of our discussion is to compare different methods of artificial intelligence decision support systems in the investment domain – the goal of investment decision-making is to select an optimal portfolio that satisfies the investor’s objective, or, in other words, to maximize the investment returns under the constraints given by investors. In this study we apply several artificial intelligence systems like Influence Diagram (a special type of Bayesian network), Decision Tree and Neural Network to get experimental comparison analysis to help users to intelligently select the best portfoliArtificial intelligence, neural network, decision tree, bayesian network

Computational Intelligence

Computational intelligence (CI) refers to recreating human-like intelligence in a computing machine. It consists of a set of computing systems with the ability to learn and deal with new situations such that the systems are perceived to have some attributes of intelligence. It is efficient in solving realworld problems which require reasoning and decision-making. It produces more robust, simpler, and tractable solutions than the traditional techniques. This paper provides a brief introduction to computational intelligence

Data Mining Methods Applied to a Digital Forensics Task for Supervised Machine Learning

Digital forensics research includes several stages. Once we have collected the data the last goal is to obtain a model in order to predict the output with unseen data. We focus on supervised machine learning techniques. This chapter performs an experimental study on a forensics data task for multi-class classification including several types of methods such as decision trees, bayes classifiers, based on rules, artificial neural networks and based on nearest neighbors. The classifiers have been evaluated with two performance measures: accuracy and Cohen’s kappa. The followed experimental design has been a 4-fold cross validation with thirty repetitions for non-deterministic algorithms in order to obtain reliable results, averaging the results from 120 runs. A statistical analysis has been conducted in order to compare each pair of algorithms by means of t-tests using both the accuracy and Cohen’s kappa metrics

Bibliometric Mapping of the Computational Intelligence Field

In this paper, a bibliometric study of the computational intelligence field is presented. Bibliometric maps showing the associations between the main concepts in the field are provided for the periods 1996–2000 and 2001–2005. Both the current structure of the field and the evolution of the field over the last decade are analyzed. In addition, a number of emerging areas in the field are identified. It turns out that computational intelligence can best be seen as a field that is structured around four important types of problems, namely control problems, classification problems, regression problems, and optimization problems. Within the computational intelligence field, the neural networks and fuzzy systems subfields are fairly intertwined, whereas the evolutionary computation subfield has a relatively independent position.neural networks;bibliometric mapping;fuzzy systems;bibliometrics;computational intelligence;evolutionary computation