Options
2015
Conference Paper
Titel
Rechnerunterstützte Optimierung - Möglichkeiten und Grenzen
Abstract
Nach einer kurzen Einleitung über sogenannte lernende Systeme wird exemplarisch die rechnerunterstützte Optimierung am System InREAKT vorgestellt, dessen Architektur für die kontinuierliche Verbesserung der Gefahrendetektion und des Ereignismanagements verschiedene Lern- bzw. Optimierungsprinzipien vorsieht, die während der Phase der aktiven Detektion (online) wie auch außerhalb dieser Betriebsphase (offline) angewandt werden. Dafür werden unterschiedliche Werkzeuge und Verfahren bereitgestellt. Der ""Mensch"" ist dabei als ein integraler Bestandteil des Systems zu sehen, da es sich hier um ein maschinelles, überwachtes Weiterlernen mit Unterstützung eines ""Betreuers"" handelt. In der Online- Phase stehen diverse Dialogmöglichkeiten der Optimierungswerkzeuge im Ereignis-Management-System für die Bewertung und Korrektur der Detektion zur Verfügung. Danach warden Aktionen in dem Detektionslernsystem eingeleitet, die zur Aktualisierung der Methodendatenbank und Detektionsmodule dienen.
Author(s)