Bachelorarbeit - Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz der Universität ...

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Abbildungsverzeichnis

2.1 Einteilung des Wertebereiches in 3 Teilbereiche. Links ist die Normalverteilung

eingezeichnet. Die gefensterten Teilstücke der Wertereihe sind, je nach

Wertebereich, einem Symbol zugeordnet. Quelle: [19] . . . . . . . . . . . . . . 5

2.2 (A) zeigt zwei original Zeitreihen, (B) deren Partitionierung mit PAA, (C)

schlielich die zuordnung zu Symbolen und repräsentation der Wertereihe

als SAX-String. Das Distanzmaß zwischen beiden Reihen ist ebenfalls eingezeichnet.

Quelle: [19] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.3 Schematischer Ablauf der Symbolisierung von Zeitreihen durch Clustering.

Jedes Fenster wird zuersts zu einem Beispiel des Examplesets. Das entstandene

Exampleset beinhaltet so alle Fenster aller Zeitreihen und wird

im folgenden Schritt geclustert. Danach werden alle Zeitreihen aus ihren

Fenstern wieder zusammengesetzt, wobei jedes Fenster aus einem Symbol

besteht. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

3.1 Schematischer Ablauf eines evolutionären Algorithmus. Begonnen wird mit

einer initialen Population. Diese wird durch die Fitnessfunktion bewertet.

Treffen Abbruchkriterien zu, so wird Terminiert und das beste gefundene

Individuum wird ausgegeben. Ansonsten wird die Population selektiert und

mutiert. Nun befindet sich die Population in einer neuen Generation und

wird erneut bewertet. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

3.2 Übersicht über das System der Vorverarbeitungsmethoden. Quelle: [20] . . . . 14

3.3 Mutationen der genetischen Programmierung. . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

4.1 Beispiel eines gültigen RapidMiner-Prozesses in der Darstellung durch die

GUI (oben) und als XML (unten). Daten werden durch spezielle Import-

Operatoren (“Read CSV“) im .csv-Format von der Festplatte geladen und

als ExampleSet-Objekt an weitere Operatoren übergeben. Verbindungen

von Ports werden durch Linien zwischen den jeweiligen Ports visualisiert.

Der Operator “k-NN“ stellt eine Nächste-Nachbarn-Klassifikation dar, welche

ein Modell berechnet und weitergibt (grüne Linie). . . . . . . . . . . . . 20

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