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Data-Mining im Bereich emotionsbezogener Sensordaten

Jens Jahnke

Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf Data Mining Prozesse im Feld der Emotionserkennung und der Mensch-Maschine-Kommunikation. Das Ziel der Diplomarbeit war die Analyse, Optimierung und Automatisierung der Vorgänge der Datenvorverarbeitung im Projekt (D)Emokoffer am Fraunhoferinstitut für graphische Datenverarbeitung (IGD) in Rostock. Weiterhin wurden Untersuchungen hinsichtlich des Klassifikationsprozesses durchgeführt. Hierbei wurde darauf abgezielt, Verbesserungen in der Klassifikationsrate und - geschwindigkeit zu erreichen. Daneben wurden die temporalen und personellen Abhängigkeiten zwischen Klassifikationserfolg und Trainings- sowie Testdaten untersucht. Es erfolgte eine Implementierung des Sequential-Floating-Forward-Search-Algorithmus (SFFS) unter Nutzung verschiedener Klassifikationsalgorithmen wie Naive Bayes oder J48 (C4.5) in der Programmiersprache Java.

Die Grafik zeigt das Ergebnis einer im Jahr 2017 in Deutschland durchgeführten Umfrage zur Nutzung von Maschinen- und Sensordaten. 19 Prozent der befragten Führungskräfte, die in ihrem Unternehmen für das Thema Digitalisierung verantwortlich sind, gaben an, dass in ihrem Unternehmen Maschinen- und Sensordaten zur Erkennung von Maschinenausfällen und Vermeidung von Produktionsstillständen

4.89 MB DATEIGRÖSSE
9783639325898 ISBN
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