Proceedings of the Conference on Software & Systems Engineering Essentials 2008 (SEE 2008)

In 2008, the conference "Software & Systems Engineering Essentials" was organized by 4Soft, a software and consulting company from Munich, and the Clausthal University of Technology. These proceedings provide an overview of the conference's purpose and summarize its content

Parameter Calibration und Simulation von Pfaden für das stochastic-volatility jump diffusion Optionsbewertungsmodell von Bakshi

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Ermittlung des Preises von Optionen. Optionen sind spezielle Derivate, die wiederum Hull in seinem Buch definiert als: Ein Derivat ist ein Finanzinstrument, dessen Wert von einem anderen, einfacheren zu Grunde liegenden Finanzinstrument (underlying) abhängt . Ein underlying kann unter anderem auch eine Anleihe, eine Aktie oder der Umtauschkurs zweier Währungen sein...

Eine Bemerkung zu Henkin's Beweis für die Vollständigkeit des Prädikatenkalküls der ersten Stufe

Im Folgenden wird eine Vereinfachung der Beweisanordnung für Henkin's Theorem [2] p. 162 angegeben (Abschnitt I). - Die Vereinfachung zeigt sich u.a. darin, daß für den abgeänderten Beweis eine Abschätzung der "projektiven Klasse” (im Sinne der Kleene-Mostowski'schen Theorie der projektiven Mengen von natürlichen Zahlen) für das zu konstruierende Modell gelingt (Abschnitte II-IV). Die Kenntnis der Henkin'schen Arbeit wird vorausgesetzt. Um eine maximale widerspruchsfreie Menge Γω von geschlossenen Formeln, in der zu jeder Existenzaussage (∃x)A(x) eine Beispielaussage A(uij ) vorhanden ist, zu erhalten, führt Henkin einen Turm von Kalkülen S 0, S 1, ..., S i , ... und dessen Vereinigung Sω ein. Abwechselnd wird dann die gegebene Menge von Formeln in S i zu einer maximalen widerspruchsfreien Menge Γi erweitert und in S i+1 durch Hinzunahme von Beispielaussagen für alle Existenzaussagen aus Γi ergänzt, für die das nicht schon in einem früheren Schritt geschehen ist. Γω ist dann die Vereinigung aller Γi . Die Vereinfachung besteht nun darin, daß - nach Erweiterung von S 0 zu einem Kalkül S* durch Hinzunahme einer einfachen Folge u 1, u 2, ... von "neuen” Konstanten - in S* zu jeder Existenzaussage eine bedingte Beispielaussage gebildet wird. K sei die Klasse dieser Aussagen, Λ die gegebene widerspruchsfreie Menge; dann wird Λ* = K ◡ Λ in S* einmal zu einer maximalen widerspruchsfreien Menge ergänzt. Unter Verwendung der Standard-Anordnung aller geschlossenen Formeln von S* erhalten wir für diejenigen von der Form (∃x)A(x) eine Aufzählung (∃x)Ai (x), dazu eine Indexfolge ji (i =1, 2, ...), definiert durc

Endogenous fluctuations in the demand for education

Enrolment rates to higher education reveal quite large variation over time which cannot be explained by productivity shocks alone. We develop a human capital investment model in an overlapping generations framework that features endogenous fluctuations in the demand for education. Agents are heterogeneous in their beliefs about future wage differentials. An evolutionary competition between the heterogeneous beliefs determines the fraction of the newborn generation having a certain belief. Costly access to information on the returns to education induces agents to use potentially destabilizing backward looking prediction rules. Only if previous generations experience regret about their human capital investment decisions, agents will choose a more sophisticated prediction rule that dampens the cycle. Access to information becomes key for stable flows to higher education. expectations ; human capital investment ; endogenous fluctuations ; intergenerational spill-overs evolutionary dynamics ; bifurcation analysis -- Einschreibungen an Fachhochschulen und Universitäten weisen starke zyklische Schwankungen auf, die nicht allein durch Produktivitätsschocks erklärt werden können. Es wird ein Humankapitalmodell mit überlappenden Generationen vorgestellt, das die Eigenschaft besitzt, Zyklen in der Nachfrage nach Bildung endogen zu erklären. Im Modell sind die Akteure heterogen in Bezug auf ihre Voraussagen über zukünftige Lohndifferentiale. Ein evolutionärer Wettbewerb unter den Voraussagemethoden bestimmt den Anteil der Akteure, der ein bestimmtes Prognoseinstrument verwendet. Da der Zugang zu Informationen über zukünftige Humankapitalrenditen mit Kosten verbunden ist, weichen die Akteure auf vergangenheitsorientierte Voraussagemethoden aus, die destabilisierend wirken können. Nur dann, wenn frühere Generationen die Art und Weise wie sie prognostizierten bereuen, werden die Akteure kompliziertere, zukunftsgerichtete, Prognoseinstrumente wählen, welche die Zyklen dämpfen. Damit werden leicht verfügbare Informationen über Arbeitsmarktentwicklungen zur Schlüsselvariablen für konstante Zugänge zu Fachhochschulen und Universitäten, aber auch anderen Bildungsträgern.

Ein Vergleich des binären Logit-Modells mit künstlichen neuronalen Netzen zur Insolvenzprognose anhand relativer Bilanzkennzahlen

Die Prognose der Insolvenzgefährdung von Unternehmen anhand statistischer Methodik war und ist eine bedeutende Aufgabe empirischer Forschung. Eine Möglichkeit der Beurteilung der finanziellen bzw. wirtschaftlichen Verfassung von Unternehmen stellt die sog. externe Bilanzanalyse anhand verschiedener relativer Kennzahlen(-systeme) dar, welche aus den veröffentlichten Jahresabschlüssen von Kapitalgesellschaften abgeleitet werden können. In der aktuellen Praxis der empirischen Insolvenz- und Risikoforschung ist nach wie vor die klassische parametrische Methode der binären logistischen Regression weit verbreitet. In der jüngeren Vergangenheit haben jedoch neue Methoden der statistischen Lerntheorie, die aus den Methoden des maschinellen Lernens hervorgegangen sind, zunehmend an Bedeutung erlangt. In der vorliegenden Arbeit wird ein künstliches neuronales Netz zur Insolvenzklassifikation anhand relativer Bilanzkennzahlen entwickelt und mit den Ergebnissen der logistischen Regressionsanalyse verglichen und evaluiert.Insolvenzprognose, externe Bilanzanalyse, Künstliche Neuronale Netze, Binäres Logit-Modell, logistische Regression

Online-Zustandstracking mit datengetriebenen Prozessmodellen

Durch immer weiter steigende Rechnerleistung und dadurch verbundene Möglichkeiten zur Modellierung und Simulation komplexer Fertigungsprozesse steigt die Herausforderung, diese aufwendig berechneten Modelle in reduzierte online-fähige Modelle zu übertragen, sodass diese z.B. zur Zustandsregelung eingesetzt werden können. Im Allgemeinen gilt: Je präziser die Simulation, desto zeitaufwendiger die Berechnungen. Online Zustandsverfolgung, sprich die Verfolgung des Bauteilzustandes im laufenden Prozess, ist bedeutend für effiziente automatisierte Regelung in der Fertigung. Diese Arbeit stellt sich der Herausforderung, reduzierte nichtlineare Prozessmodelle mittels Methoden der künstlichen Intelligenz, im Speziellen neuronaler Netze und genetischer Programmierung, zu erlernen. Hierfür werden Daten aus Finite-Elemente-Simulationen zur Datenerzeugung verwendet. Durch die erlernten datengetriebenen Prozessmodelle soll der nicht messbare Zustand vorhergesagt werden. Das reduzierte nichtlineare Prozessmodell entsteht durch die Reduzierung der Zustandsvariablen auf wenige charakteristische Merkmale. Dies geschieht durch eine hier vorgestellte Architektur für neuronale Netze, die offline eine nichtlineare Dimensionsreduktion durchführt. Dabei repräsentiert ein extrahiertes Merkmal charakteristische Eigenschaften einer Menge von Zustandsvariablen zu einem bestimmten Zeitpunkt und bei bestimmtem Prozessparameter bei gegebenen Randbedingungen. Der Zustand wird somit vom Zustandsraum in einen wesentlich geringer dimensionierten Merkmalsraum transformiert. Für die extrahierten Merkmalewerden mittels symbolischer Regression unter Verwendung genetischer Programmierung mathematische Beschreibungen erlernt. Diese Beschreibungen ersetzen das theoretische Modell bei der Zustandsbeobachtung. Für die Zustandsbeobachtung ist zusätzlich ein Messmodell nötig. Ein Messmodell bildet den nicht messbaren vorhergesagten Zustand auf die Messgrößen ab, um diese mit den wahren Messwerten des Prozesses zu vergleichen, um diese Differenz dann als Korrekturwert für die Zustandsbeobachtung zu verwenden. Es werden zwei Prozesse betrachtet: EinWärmeleitungsprozess, für den ein analytisches Modell zur Datengenerierung vorliegt, und ein Tiefziehprozess, für den ein zwei- und ein dreidimensionales Finite-Elemente-Modell vorliegt. Es kann gezeigt werden, dass reduzierte Surrogat-Modelle für die drei Anwendungsfälle erlernt werden konnten. Beim zweidimensionalen Modell wird z. B. die Dimension um den Faktor 133 reduziert. Das beschriebene Modell im reduzierten Raum kann 88% der Daten des Finite-Elemente-Modells rekonstruieren

Trockene Desagglomeration von Nanopartikelflocken in einer Gegenstrahlmühle mit kombinierter Onlineüberwachung

Mit Untersuchungen auf dem Gebiet der trockenen Desagglomeration konnte nachgewiesen werden, dass mit Strahlmühlen unter bestimmten technischen Voraussetzungen Materialagglomerate aus der Produktklasse Nanopartikelfocken auf Partikelgrößen kleiner 1 µm bei maximal möglicher Beladung stabil desagglomerierbar sind. Dabei zeigt sich vor allem, dass mit sinkender spezifischer Oberfläche des Ausgangsmaterials eine höhere Dispersität bei vergleichbarem Input an Desagglomerationsenergie möglich ist. Voraussetzung hierfür ist die speziell auf die Desagglomerationsaufgabe angepasste Versuchsanlage. Mit der zur Bestimmung der Dispersität entwickelten Online-Messstrecke sind Partikelgrößen von 10 nm bis hin zu ca. 42 µm in einem Körnungsband erfassbar. Mit den gegebenen Möglichkeiten der Prozessanalyse zu wesentlichen Einflussparametern wird eine Überwachung der Prozessstabilität ermöglicht. Die Variation der Transportstrecke bei den verschiedenen Produktaerosolen mit maximaler Dispersität zeigt, dass technisch sinnvolle und kurze Wege bis 1 m die Einleitung stabiler Aerosole hoher Dispersität bis in den Bereich der Materialaggregate bei 100 nm bis 200 nm in einen Folgeprozess (z.B. Coating) ermöglichen

Wissensbasierte Planung für die minimal-invasive Chirurgie

In der minimal-invasiven Chirurgie ist die Wahl der Zugänge für den Erfolg einer Operation entscheidend. Beim Einsatz eines Robotersystems besteht Kollisionsgefahr der Roboterarme. Die vorgestellte wissensbasierte Planung ermöglicht effizientere und effektivere Operationen. Der Operationsablauf wird erlernt und in einer probabilistischen Wissensbasis gespeichert. Das Wissen wird zudem für ein prädiktives Kameraführungssystem genutzt. Die Metaheuristik STO wird vorgestellt