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Technische Universität München

Aktuelles

Möglichkeiten der Optimierung der Prozesserkennung von Zustandsautomaten: Datenaufbereitung und -nachbereitung

Masterarbeiten (BPM) |

Im Bauwesen spielen Datenerfassung und Datenauswertung seit Jahren immer wichtiger werdende Rollen. Hierbei gibt es sowohl Ansätze mittels künstlicher Intelligenz zur Mustererkennung als auch mittels regelbasierter Zustandsautomaten. Gemeinsam haben alle Ansätze das Ziel die erhobenen Daten korrekt zu interpretieren und dadurch bessere Möglichkeiten zur Optimierung von Geräten sowie Abläufen und zur Projektplanung zu entwickeln. In dieser Arbeitenreihe sollen unterschiedliche Optimierungspotentiale von Zustandsautomaten untersucht werden.

Ziel dieser Arbeit ist es, zu untersuchen, wie eine geeignete Vor- und Nachbereitung der betrachteten Daten die Ergebnisse eines Zustandsautomaten verbessern kann. Hierbei sollen zuerst allgemein Methoden der Vor- und Nachbereitung erarbeitet werden. Im weiteren Verlauf sollen diese Methoden anhand echter Datensätze getestet werden und anhand der Ergebnisse beurteilt werden, ob die entwickelten Methoden die Genauigkeit des Zustandsautomaten optimieren.
Die Arbeit umfasst folgende Punkte:

  •  Vorstellung von Zustandsautomaten
  •  Einarbeitung in Datenvor- und -nachbereitung
  •  Entwicklung von Methoden zur Datenaufbereitung
  •  Test der Methoden im Zuge der Datenverarbeitung mittels Zustands-automat

Betreuung: M. Sc. Daniel Hock

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