Neural networks as a prognostic tool in critically ill patients

Im Zeitraum 1. 11. 1993 bis 30. 3. 1997 wurden 1149 allgemeinchirurgische Intensivpatienten prospektiv erfaßt, von denen 114 die Kriterien des septischen Schocks erfüllten. Die Letalität der Patienten mit einem septischen Schock betrug 47,3%. Nach Training eines neuronalen Netzes mit 91 (von insgesamt n = 114) Patienten ergab die Testung bei den verbleibenden 23 Patienten bei der Berücksichtigung von Parameterveränderungen vom 1. auf den 2. Tag des septischen Schocks folgendes Ergebnis: Alle 10 verstorbenen Patienten wurden korrekt als nicht überlebend vorhergesagt, von den 13 Überlebenden wurden 12 korrekt als überlebend vorhergesagt (Sensitivität 100%; Spezifität 92,3%).Neural networks as a prognostic tool in critically ill patients Summary: From 1. 11. 93 to 30. 3. 97, 1149 patients were prospectively studied during their ICU stay. Of them,114 met the criteria of septic shock, with lethality of 47.3%. A neural network was trained with datasets from 91 of these 114 patients. Testing the trained neural network with the remaining 23 patients, the following result was obtained: all 10 patients dying from septic shock were correctly predicted; of 13 surviving patients, 12 were correctly identified (sensitivity 100%; specifity 92.3%)

On classification of logging data

Die Erkennung stratigraphischer Einheiten innerhalb von marinen Sedimentablagerungen wird üblicherweise durch eine kombinierte Interpretation von Seismik-, Bohrlochsonden- und Kern-Daten vorgenommen. Im Falle von mehrdeutigen seismischen Daten und schlechtem Kerngewinn wird die genaue Bestimmung der stratigraphischen Grenzen zunehmend schwieriger. Wünschenswert wäre somit eine automatische Unterscheidung der Sedimentabfolgen, um mögliche interpretative Fehler auszuschließen. Diese Aufgabe kann von automatisierten Lernverfahren übernommen werden, die die durchteuften Bohrstrecken in stratigraphische Einheiten einteilen. Sieben überwachte Lernverfahren werden auf Bohrlochmessdaten angewandt, namentlich die lineare und quadratische Diskriminanzanalyse, logistische Regression, k-nächste Nachbarn-Verfahren, Support-Vektor-Maschine, Backpropagation neuronales Netz und probabilistisches neuronales Netz. Die Daten wurden im Rahmen der PROMESS-1 Messfahrt im Mittelmeer (Golf von Lyon und Adria) gewonnen und bestehen aus Kernlogdaten, Messwerten von Bohrlochsonden und fluoreszierender Kern-Röntgenspektroskopie...thesi

Neuronale Netze für betriebliche Anwendungen:Anwendungspotentiale und existierende Systeme

Der vorliegende Arbeitsbericht zeigt eine Auswahl neuronaler Netze für betriebliche Anwendungen. Aufbauend auf der Vorstellung einiger Systeme wird sowohl vom konkreten Anwendungsgebiet als auch von der konkreten Architektur des neuronalen Netzes abstrahiert, um so ein Übertragen der Erkenntnisse auf andere, ähnlich gelagerte Anwendungsprobleme zu ermöglichen. Anhand der abstrahierten Beschreibung ist es möglich, neue betriebliche Anwendungspotentiale neuronaler Netze aufzudecken. Dazu wird überprüft, inwieweit eine neue, potentielle Anwendung denselben Kriterien genügt. Aufgrund der Analogien erhält man neben einer „Machbarkeitsstudie“ ggf. bereits Hinweise auf die geeignete Wahl eines Netzwerktyps und der zugehörigen Netzwerkparameter für das neue Anwendungsproblem

Evaluierung verschiedener Ansätze zur Indexierung im inhaltsbasierten Image Retrieval

In dieser Arbeit werden drei verschiedene Ansätze zur Indexierung beim inhaltsbasierten Image Retrieval evaluiert werden. Als Basis werden dafür Farben und Formen mit Hilfe von annularen Histogrammen extrahiert. Eine Ähnlichkeitsmetrik für diese Histogramme wird über das Produkt der Eulerschen Distanz und der Histogramm Distanz gebildet, der sogenannten Distanzmetrik. Unter Verwendung dieser Metrik werden folgende drei Verfahren der inhaltsbasierten N-Nearest- Neighbor Suche nach Bildern in dieser Arbeit vorgestellt: 1. Einfache, sequentielle Suche in den Histogrammen der Bilder 2. Verwendung des Evolving Tree, einer Art SOM, als Indexstruktur 3. Nutzung des Vantage Point Trees als Indexstruktur Abschließend sollen die drei beschriebenen Verfahren miteinander verglichen und ausgewertet werden. Im Hinblick auf das inhaltsbasierte Image Retrieval zeigen sich die Vorteile und Nachteile der Anwendung dieser Verfahren

Moderne Steueralgorithmen für Forstkräne mittels künstlichen neuronalen Netzen imitieren und optimieren = Imitate and optimize modern control algorithms for forestry cranes by means of artificial neural networks

Moderne hydrostatische Arbeitsantriebe für Land- und Forstmaschinen erfordern komplexe Steueralgorithmen. Im Gegenzug bieten diese gegenüber dem Stand der Technik signifikante energetische und steuerungstechnische Vorteile, wie eine reduzierte Schwingungsneigung oder die Implementierung einer variablen Leistungsbegrenzung. Neue Algorithmen sind daher essenziell zur nachhaltigen Optimierung zukünftiger Maschinen. Am Beispiel der elektrohydraulischen Bedarfsstromsteuerung eines Forstkrans wird dargestellt, wie ein bestehender Steueralgorithmus automatisiert in ein künstliches neuronales Netz (KNN) überführt und anschließend durch den Patternsearch-Algorithmus optimiert werden kann. Die KNN-Steuerung weist bereits nach 41 Generationen optimierter Parametersätze ein der Referenzsteuerung vergleichbares Verhalten auf. Mit diesem Ansatz ist es möglich, deterministische Algorithmen in stochastische Algorithmen mit vergleichbaren Übertragungsfunktionen zu überführen, die anschließend mit Methoden des maschinellen Lernens optimiert werden können