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• Die Darstellung des Generalisierungsverhaltens ist besonders wichtig. • Graphische bzw. tabellarische Darstellungen sind hilfreich. 4. Matlab-Programm (im Anhang) 5. Quellenverzeichnis (im Anhang). Geben Sie die verwendete Literatur, Internet-Adressen, etc. an. Abgabetermin Die schriftliche Ausarbeitung ist bis spätestens 13.7.2007 bei mir oder im FB-Sekretariat abzugeben. Aufgabe 1 Schilddrüsenfunktion (1 Person) Realisieren Sie ein Netz, das auf der Grundlage von 21 Attributwerten entscheidet, ob bei einem Patienten eine Schilddrüsenfehlfunktion - d.h. eine Schilddrüsenunterfunktion bzw. -überfunktion - vorliegt. In der Datei thyroid.dat befinden sich die Daten von 7200 Patienten. 92% Prozent der Patienten haben keine Fehlfunktion. Ein guter Klassifikator muss daher signifikant besser sein als 92%. Aufgabe 2 Brustkrebs (1 Person) Realisieren Sie ein Netz, das auf der Grundlage von 9 Attributwerten entscheidet, ob eine Patientin Brustkrebs hat. In der Datei cancer.dat befinden sich die Daten von ca. 700 Patienten. Ein Attributwert fehlt bei einigen Datensätzen. Aufgabe 3 Zeichenerkennung (1 Person) Für die maschinelle Verarbeitung von Gleitkommazahlen ist ein neuronales Netz zu entwickeln, das in der Lage ist, Ziffern, Vorzeichen, Fließpunkt und Exponent (E) zu erkennen. Zur Vereinfachung der Aufgabe können Sie davon ausgehen, dass jedes Zeichen auf Einheitsgröße normiert als binäre Matrix („Bitmap“) beispielsweise der Größe 5*7 vorliegt. Geeignete Trainings- und Testdaten sind selber zu erstellen. Aufgabe 4 Vorhersage der Sonnenflecken (1 Person) Realisieren Sie ein Netz, das in der Lage ist aufgrund der Häufigkeit der Sonnenflecken der vergangenen Jahre die Häufigkeit der Sonnenflecken des nächsten Jahres vorherzusagen. In sunspot.dat finden Sie die Häufigkeit der Sonnenflecken der Jahre 1700 bis 2004. Verwenden Sie die Daten der Periode 1700 bis 1940 als Trainingsdaten. Die Perioden 1941-1975 und 1976-2004 sollen als zwei Testmengen dienen. Falls Sie mehr über Sonnenflecken und ihre Zählung wissen wollen, dann finden Sie interessante Informationen unter http://de.wikipedia.org/wiki/Sonnenfleck. 2/4
Aufgabe 5 Klassifikation von Zeitreihen (2 Personen) Realisieren Sie ein Netz, das eine Zeitreihe eine der folgenden 6 Klassen (siehe auch folgende Abbildung) zuordnet: • Normal • Zyklisch • Aufwärtstrend • Abwärtstrend • Aufwärtsverschiebung • Abwärtsverschiebung Zum Trainieren und Testen liegt eine Datei mit 600 Zeitreihen vor, die jeweils 60 Werte enthalten. Für jede der 6 Klassen gibt es genau 100 Zeitreihen. Hinweis: Glätten der Zeitreihen kann sehr hilfreich sein. Abbildung: Dargestellt sind für jede Klasse 10 Beispiele. (A) Abwärtstrend, (B) Zyklisch, (C) Normal, (D) Aufwärtsverschiebung, (E) Aufwärtstrend, (F) Abwärtsverschiebung. Aufgabe 6 Vorhersage von Energieverbrauch (2 Personen) Realisieren Sie ein Netz, das den stündlichen Verbrauch von elektrischer Energie und von Kalt- und Warmwasser für ein Gebäude vorhersagt. Die Vorhersage soll basieren auf Datum (Tag, Monat, Jahr), Uhrzeit, Außentemperatur, Luftfeuchtigkeit, Sonneneinstrahlung und Windgeschwindigkeit. 3/4 F
Seite 1: Neuronale Netze und Fuzzy-Logik Fac

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