Entwicklung von Klassifikatoren zur Analyse und Interpretation zeitvarianter Signale und deren Anwendung auf Biosignale
Die Auswertung von Zeitreihen mit Hilfe von Data-Mining Verfahren ist häufig durch zeitvariante Änderungen der Zeitreihen erschwert. Zur Verbesserung der Ergebnisse bei solchen Datensätzen wird in der vorliegenden Arbeit die gezielte Ausnutzung von zeitlichen Informationen beim Entwurf und der Anwen...
Salvato in:
| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Online |
| Lingua: | tedesco |
| Pubblicazione: |
KIT Scientific Publishing
2021
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | 34895 |
| Tags: |
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| author | Burmeister, Ole |
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| description | Die Auswertung von Zeitreihen mit Hilfe von Data-Mining Verfahren ist häufig durch zeitvariante Änderungen der Zeitreihen erschwert. Zur Verbesserung der Ergebnisse bei solchen Datensätzen wird in der vorliegenden Arbeit die gezielte Ausnutzung von zeitlichen Informationen beim Entwurf und der Anwendung von Klassifikatoren für Zeitreihen vorgeschlagen. Durch die neuen Verfahren können die Klassifikatoren nicht nur bessere Ergebnisse erzielen, sondern sind auchrobuster gegenüber Störungen. |
| format | Online |
| id | doab-20.500.12854ir-46608 |
| institution | Directory of Open Access Books |
| language | ger |
| publishDate | 2021 |
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| publisher | KIT Scientific Publishing |
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| spelling | doab-20.500.12854ir-466082024-04-09T23:15:42Z Entwicklung von Klassifikatoren zur Analyse und Interpretation zeitvarianter Signale und deren Anwendung auf Biosignale Burmeister, Ole T1-995 Klassifikation BCI Neuroprothetik Ganganalyse Biosignale thema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TB Technology: general issues Die Auswertung von Zeitreihen mit Hilfe von Data-Mining Verfahren ist häufig durch zeitvariante Änderungen der Zeitreihen erschwert. Zur Verbesserung der Ergebnisse bei solchen Datensätzen wird in der vorliegenden Arbeit die gezielte Ausnutzung von zeitlichen Informationen beim Entwurf und der Anwendung von Klassifikatoren für Zeitreihen vorgeschlagen. Durch die neuen Verfahren können die Klassifikatoren nicht nur bessere Ergebnisse erzielen, sondern sind auchrobuster gegenüber Störungen. 2021-02-11T12:44:44Z 2021-02-11T12:44:44Z 2019-07-30 20:01:59 2009 book 34895 16145267 9783866443471 https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/46608 ger Schriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik - Automatisierungstechnik, Universität Karlsruhe (TH) image/jpeg Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International https://www.ksp.kit.edu/9783866443471 KIT Scientific Publishing 10.5445/KSP/1000010503 10.5445/KSP/1000010503 68fffc18-8f7b-44fa-ac7e-0b7d7d979bd2 9783866443471 VIII, 206 p. open access |
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