Ein neues Konzept zur Diagnose elektrochemischer Sensoren am Beispiel von pH-Glaselektroden

Unternehmen der Prozessindustrie verlangen zunehmend Sensoren mit einer integrierten Diagnosefunktionaliät, die Informationen über den technischen Zustand der eingesetzten Betriebsmittel gibt. Ziel der Arbeit ist es, am Beispiel von pH-Glaselektroden ein neues Konzept zu entwickeln, das es möglich macht, den technischen Zustand von elektrochemischen Sensoren abzubilden. Anhand von Daten aus Laborversuchen sowie aus industriellen Anwendungen wird der Nachweis der Funktionsfähigkeit erbracht

Ein Konzept zur automatischen Lösung von Entscheidungsproblemen bei Unsicherheit mittels der Theorie der unscharfen Mengen und der Evidenztheorie

Viele verschiedene Verfahren ermöglichen den automatischen Entwurf von Entscheidungssystemen bei Unsicherheit. Dazu gehören neben Methoden des maschinellen Lernens auch neuronale Netze und statistische Verfahren. Unterschiedliche Konsequenzen von Fehlentscheidungen werden dabei nur in wenigen Fällen berücksichtigt. Die Möglichkeit, Entscheidungen bei widersprüchlichen oder unzureichenden Informationen an einen Experten zu delegieren ist ebenfalls in den meisten Entwurfsverfahren nur ansatzweise abgebildet.Diese Arbeit trägt zur Weiterentwicklung von Verfahren zur automatischen Generierung von Fuzzy-Entscheidungssystemen bei. Die Bewertung der Entscheidungssysteme erfolgt dabei auf der Basis der Entscheidungstheorie. Über eine Kostenmatrix werden die Konsequenzen von Fehlentscheidungen modelliert. Die Kosten der Merkmale, die das Entscheidungssystem verwendet, werden optional in die Bewertung einbezogen. Für alle Entwurfsschritte des Fuzzy-Systems werden entscheidungstheoretische Bewertungsmaße entworfen und ihre Anwendung an anschaulichen Beispielen demonstriert. Für die Möglichkeit der Delegation von Entscheidungen an einen Experten wird ein neues Inferenzverfahren auf der Basis der Evidenztheorie entwickelt. Zur Reduktion der Merkmalskosten wird die Entwurfsmethodik für Fuzzy-Systeme um ein Verfahren zum Entwurf von mehrstufigen Regelbasen erweitert. Bei mehrstufigen Regelbasen werden nicht alle Merkmale für jede Entscheidung ausgewertet.Die Leistungsfähigkeit der entwickelten Maße und Verfahren wird anhand von Benchmark Datensätzen und einem realitätsnahen Beispiel aus der Robotik demonstriert. Der Vorteil der Interpretierbarkeit der Fuzzy-Systeme wird an einem Beispiel gezeigt

Ein Konzept zur automatischen Lösung von Entscheidungsproblemen bei Unsicherheit mittels der Theorie der unscharfen Mengen und der Evidenztheorie

Viele verschiedene Verfahren ermöglichen den automatischen Entwurf von Entscheidungssystemen bei Unsicherheit. Dazu gehören neben Methoden des maschinellen Lernens auch neuronale Netze und statistische Verfahren. Unterschiedliche Konsequenzen von Fehlentscheidungen werden dabei nur in wenigen Fällen berücksichtigt. Die Möglichkeit, Entscheidungen bei widersprüchlichen oder unzureichenden Informationen an einen Experten zu delegieren ist ebenfalls in den meisten Entwurfsverfahren nur ansatzweise abgebildet. Diese Arbeit trägt zur Weiterentwicklung von Verfahren zur automatischen Generierung von Fuzzy-Entscheidungssystemen bei. Die Bewertung der Entscheidungssysteme erfolgt dabei auf der Basis der Entscheidungstheorie. Über eine Kostenmatrix werden die Konsequenzen von Fehlentscheidungen modelliert. Die Kosten der Merkmale, die das Entscheidungssystem verwendet, werden optional in die Bewertung einbezogen. Für alle Entwurfsschritte des Fuzzy-Systems werden entscheidungstheoretische Bewertungsmaße entworfen und ihre Anwendung an anschaulichen Beispielen demonstriert. Für die Möglichkeit der Delegation von Entscheidungen an einen Experten wird ein neues Inferenzverfahren auf der Basis der Evidenztheorie entwickelt. Zur Reduktion der Merkmalskosten wird die Entwurfsmethodik für Fuzzy-Systeme um ein Verfahren zum Entwurf von mehrstufigen Regelbasen erweitert. Bei mehrstufigen Regelbasen werden nicht alle Merkmale für jede Entscheidung ausgewertet. Die Leistungsfähigkeit der entwickelten Maße und Verfahren wird anhand von Benchmark Datensätzen und einem realitätsnahen Beispiel aus der Robotik demonstriert. Der Vorteil der Interpretierbarkeit der Fuzzy-Systeme wird an einem Beispiel gezeigt

Konfigurationsmanagement als Mittel der Instandhaltungsanalyse

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Multisensorielle diskret-kontinuierliche Überwachung und Regelung humanoider Roboter

In der vorliegenden Arbeit wird für eine neue Klasse von humanoiden Robotern ein generisches zweischichtiges diskret-kontinuierliches Regelungskonzept vorgestellt, welches eine operative multisensorielle Überwachung des Roboterumfeldes hinsichtlich störungsbedingter Abweichungen vom geplanten Bewegungsablauf beinhaltet und in der Lage ist, entsprechend zu reagieren. Auf der Grundlage des vorgeschlagenen Konzepts wurden verschiedene perzeptorisch geregelte Grundgeschicklichkeiten implementiert

Klassifikation morphologischer und pathologischer Strukturen in koronaren Gefäßen auf Basis intravaskulärer Ultraschallaufnahmen zur klinischen Anwendung in einem IVB-System

Erkrankungen des Herz-Kreislaufsystems sind in Deutschland für fast 50% der Todesfälle verantwortlich. Insbesondere die Arteriosklerose (vulgo: „Arterienverkalkung“) ist dabei ein dominierendes Krankheitsbild. So ist es auch nicht verwunderlich, dass die Arteriosklerose seit den Anfängen der wissenschaftlichen Medizin ein Feld für umfangreiche Untersuchungen gewesen ist. Speziell durch den technischen Fortschritt bildgebender Verfahren war es möglich neuartige Diagnose- und Therapiemethoden zu entwickeln. Dabei hat sich gerade der intravaskuläre Ultraschall zu einem Goldstandard in der Diagnose arteriosklerotischer Erkrankungen und, in Kombination mit der intravaskulären Brachytherapie, zu einer Erfolg versprechenden Basistechnik für therapeutische Maßnahmen entwickelt. Grundvoraussetzung fast jeder bildbasierten Intervention ist aber die Separierung der Bilddaten in anatomisch und pathologisch differenzierte, saliente Regionen. In Anbetracht zunehmender, umfangreicherer Datenmengen kann eine derartige Aufarbeitung nur rechnergestützt durch Problem adaptierte Klassifikationsalgorithmen gewährleistet werden. Daher war es das Ziel dieser Arbeit, neue Methoden zur Merkmalsextraktion und Algorithmen zur Klassifikation morphologischer und pathologischer Strukturen in koronaren Gefäßen bereitzustellen. Aus der initialen Fragestellung wurde zudem zeitnah deutlich, dass das Forschungsvorhaben Anknüpfungspunkte zu weiteren hochgradig relevanten inter- und intradisziplinären Forschungsthemen, beispielsweise der Histologie, Systembiologie oder Chemietechnik, aufweist. Aber auch vonseiten der Anwendungsszenarien wurden teilweise völlig neue, innovative Wege beschritten. Exemplarisch sei ein E-Learning-Ansatz zur „Übersetzung“ digitaler Bilddaten in haptisch erfahrbare Reliefs für blinde und sehbehinderte Schülerinnen und Schüler genannt. In Anbetracht dieser partiell divergierenden Sichtweisen war auch die generalisierte, von der expliziten Fragestellung abstrahierte Umsetzung eine Ausrichtung der Arbeit. Dieser Intention folgend wurden drei wesentliche methodische und konzeptionelle Entwicklungen innerhalb der Arbeit realisiert: ein Expertensystem zur Approximation arterieller Kompartimente mittels unscharfer elliptischer Templates, ein neuartiger, effizienter Ansatz zur signaltheoretischen Extraktion textureller Merkmale und die Etablierung maschinelle Lernverfahren unter Integration von a priori Wissen. Über eine konsequente Integration statistischer Gütemaße konnte zudem eine ausgeprägte Rückkopplung zwischen Klassifikations- und Bewertungsansätzen gewährleistet werden. Gemeinsam ist allen Ansätzen das Ansinnen, trotz hoch anwendungsbezogener Umsetzungen, die fortwährende Portabilität zu beachten. In einer übergeordneten Abstraktion kann die Intention der Arbeit somit auch in der „generalisierten Nutzung signaltheoretischer Merkmale zur Klassifikation heterogener, durch texturelle Ausprägungen zu differenzierende Kompartimente mittels maschineller Lernverfahren“ verstanden werden

Urban Data Mining : Operationalisierung der Strukturerkennung und Strukturbildung von Ähnlichkeitsmustern über die gebaute Umwelt [mit CD]

Durch den schnellen Fortschritt in der Informationstechnologie und das rapide Anwachsen raumbezogener Daten steigen die Anforderungen an Systeme, die Wissen aus diesen Daten extrahieren und darstellen. "Urban Data Mining" wird als Methodik zur Problemlösung verstanden, um logische oder mathematische, zum Teil komplexe Beschreibungen von Mustern und Regelmäßigkeiten in Datensätzen zu entdecken. Auf der Grundlage von bestehenden Methoden des Data Mining und der Knowledge Discovery wird ein für die Stadt- und Regionalforschung strukturiertes methodisches Arbeitskonzept erarbeitet und am deutschen Gemeindesystem empirisch-analytisch vorgestellt. Neben Methoden, die eine kritische Bestandsaufnahme und Auseinandersetzung mit vorhandenen räumlichen Eigenschaften und Entwicklungstendenzen ermöglichen, werden Vorgehensweisen gesucht, die sich eignen, bereits vorhandene Informationen oder Erkenntnisse auf weitere Objekte zu übertragen

Service-oriented IT-Systems for Highly Flexible Business Processes

Der vorliegende Band „Dienstorientierte IT-Systeme für hochflexible Geschäftsprozesse“ enthält ausgewählte Ergebnisse des Forschungsverbundes forFLEX aus den Jahren 2008 - 2011. Ausgehend von einer Charakterisierung des Forschungsfeldes und zwei fallstudienbasierten Anwendungsszenarien werden Fragen der Analyse, der Modellierung und Gestaltung sowie der Infrastruktur, Sicherheit und Werkzeugunterstützung von hochflexiblen Geschäftsprozessen und ihrer Unterstützung durch dienstorientierte IT-Systeme untersucht. Das Buch wendet sich an IT-Fach- und Führungskräfte in Wirtschaft und Verwaltung sowie an Wissenschaftler, die an der Analyse und Gestaltung von Flexibilitätspotenzialen (teil-) automatisierter Geschäftsprozesse interessiert sind

Vertrauen und Betrug in Multi-Agenten Systemen : Erweiterung des Vertrauensmodells von Castelfranchi und Falcone um eine Kommunikationskomponente

Diese Arbeit beschäftigt sich mit betrügerischen Agenten in Künstlichen Gesellschaften und damit, wie andere Agenten sich vor ihnen schützen können. Zu diesem Zweck werden Agenten mit Berechnungsmodellen für zwei Konzepte von "Vertrauen" ausgestattet. Zum einen berechnen sie Vertrauen in Interaktionspartner mit einer präzisierten Variante des Modells von Castelfranchi und Falcone. Zum anderen benutzen sie eine hier vorgestellte Form von Vertrauen, um mit anderen über das Verhalten von unbekannten Agenten zu kommunizieren. Durch diesen Datenaustausch sind sie in der Lage, fremde Agenten wesentlich schneller und besser einzuschätzen. Mit diesem Wissen können sich Agenten effektiver vor betrügerischen und nicht-benevolenten Agenten schützen. Das Vertrauen in Kommunikationspartner schafft einen "sozialen Kitt", über den innerhalb einer Gruppe Informationen zuverlässig ausgetauscht werden können. Desweiteren wird hier das Offen Gespielte Gefangenendilemma mit Partnerauswahl vorgestellt. Dabei handelt es sich um ein spieltheoretisches Modell, in dem Agenten andere betrügen können. Diese Variation des Gefangenendilemmas dient als Experimentalumgebung für heterogene Agentengesellschaften. Diese Experimentalumgebung besitzt wichtige Eigenschaften von Anwendungsszenarien wie z.B. die Kooperation in Virtuellen Märkten. Sie ist so gestaltet, dass die Effektivität von Strategien im Umgang mit betrügerischen Agenten untersucht werden kann. Dies bedeutet, dass mit ihrer Hilfe Turniere, ähnlich dem in der Literatur viel beachteten Turnier von Axelrod, durchgeführt werden können. Schließlich wird diese Experimentalumgebung genutzt, um das hier vorgestellte Modell des Vertrauens in Kommunikationspartner in einer Reihe von Experimenten, in denen die Agenten kein a priori Wissen über das Verhalten anderer haben, zu analysieren. Bei dieser Analyse werden Konfigurationen von verschieden ehrlichen und kooperationswilligen Agenten untersucht. In der Evaluation des Ansatzes zeigt sich, dass Agenten durch den Austausch von Wissen mit anderen vertrauenswürdigen Agenten ihre Interaktionspartner besser einschätzen können. Insbesondere sind sie in der Lage, Interaktionspartner einzuschätzen, die sie selbst noch nie beobachten konnten. In den untersuchten Agentengesellschaften bedeutet dies einen Performanzgewinn von mehr als fünfzehn Prozent, ohne dass die Agenten ein a priori Wissen über das Verhalten ihrer Interaktionspartner haben. Die Benutzung von Vertrauen und Kommunikation zahlt sich insbesondere dann aus, wenn nur wenige Beobachtungen über das Verhalten anderer zur Verfügung stehen