Fraunhofer-Gesellschaft

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Rechnerunterstützte Optimierung – Möglichkeiten und Grenzen

 
: Menevidis, Zaharya; Ajami, Mohamad

:
Volltext urn:nbn:de:0011-n-3642744 (2.3 MByte PDF)
MD5 Fingerprint: b2fb4249f694bbc718d1b3eada3fe10d
Erstellt am: 3.11.2015

Präsentation urn:nbn:de:0011-n-364274-10 (2.0 MByte PDF)
MD5 Fingerprint: dd47f5d10213ecc0568503b97410c79f
Erstellt am: 18.11.2015


Studiengesellschaft für Unterirdische Verkehrsanlagen -STUVA-:
Neue Technologien zur Bewältigung sicherheitsrelevanter Vorfälle im ÖPNV : InREAKT-Workshop, 14. Oktober 2015, Düsseldorf
Köln: STUVA, 2015
S.19-25
Workshop "Neue Technologien zur Bewältigung sicherheitsrelevanter Vorfälle im ÖPNV"<2015, Düsseldorf>
Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF
Urbane Sicherheit; 13N12965; InREAKT
Deutsch
Konferenzbeitrag, Elektronische Publikation
Fraunhofer IPK ()

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.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-364274.html