Nennen Sie die drei Kerngebiete, die unter dem Begriff Soft Computing Zusammengefasst werden.
Fuzzy Logik
Künstliche Neuronale Netze
Evolutionäre Strategien (genetische Algorithmen)
Beschreiben Sie ausführliche diese drei Kerngebiete.
Kann zum Cluster / Segmentieren von Daten genutzt werden, basiert dabei auf unscharfen Mengen. Überwachtes Lernen
Anwendungsgebiete:
Datenanalyse (entscheidungsunterstützende Systeme) / Sensorik (Verschleiß eines Werkzeugs) / Regelungstechnik (Automatikgetriebe / Staubsauger)
Bei KNN erfolgt die Informationsverarbeitung über mehrere unterschiedliche Schichten, dabei kann die Information nur in eine Richtung fließen und keine Schicht übersprungen werden. Einen wesentlichen Anteil haben dabei Neuronen, welche gewichtet sind.
Anwendungsgebiete sind beispielsweise:
Bilderkennung / Prozessoptimierung / Klimaprognose / Zins- und Wechselkursprognose
Können Optimierungsprobleme (Routenplanungs Problem) lösen
Dabei wird eine Menge von Lösungskandidaten zufällig erzeugt und die beste ausgewählt. Daraufhin werden die Eigenschaften leicht verändert und kombiniert um eine neue Lösungen zu generieren
Zeichnen Sie den Aufbau eines künstlichen neuronalen feedforward-Netzes und benennen Sie wesentliche Komponenten.
Beschrieben Sie die Informationsverarbeitung in einem künstlichen neuronalen Feedforward Netz
Die Informationsverarbeitung in einem künstlichen neuronalen feedforward Netz erfolgt in eine Richtung. Jedes Neuron bekommt ein zufälliges Anfangsgewicht zugeteilt. Dann werden die Eingangsdaten in das Netz gegeben und von jedem Neuron mit seinem individuellen Gewicht gewichtet. Ergebnis wird an die nächsten Neuronen in der nächsten Schicht weitergeben.
Was sind scharfe und unscharfe Mengen? (Beispiele)
Scharfe Mengen:
Objekt oder Vorgang kann eindeutig einer Menge zugeordnet werden
Die Zuordnung ist daher wahr oder falsch. Es gibt keine Zwischenwerte.
Zugehörigkeitsfunktion nur die Werte 0 und 1
Unscharfe Mengen
Elementen einer unscharfen Menge wird eine Grad der Zugehörigkeit zugewiesen.
Zugehörigkeitsgrade zwischen 0 und 1 sind zulässig.
Was verstehen Sie unter den Begriffen Selektion, Crossover und Mutation im Zusammenhang mit genetischen Algorithmen?
Selektion:
Basiert auf dem Prinzip der stärkste überlebt. Die Zeichenkette von 0 und 1, die die größte Fitness aufweist wird ausgewählt.
Crossover:
Basiert darauf, dass die Zeichenkette durchgeschnitten und neu zusammengesetzt wird. Der Punkt, an welchem sich die Zeichenkette trennt wird mittels einer Zufallsvariabel bestimmt. Es kann mehrere Kreuzungsstellen geben. (Two Point Crossover)
Mutation:
Beschreibt das verändern eines Bits also den Übergang von einer 1 zu einer 0 und umgekehrt.
Definieren Sie den Begriff Schwarmintelligenz.
Kollektive Intelligenz ist ein emergentes Phänomen, bei dem Gruppen von Individuen durch Zusammenarbeit intelligente Entscheidungen treffen.
Beschreiben Sie den Ameisenalgorithmus.
Wird bei bspw. Bei einem Routenplanugs Problem zur Optimierung eingesetzt und bedient sich dabei an Verhaltensweisen von Ameisen bei ihrer Futtersuche. Ameisen versuchen im Zuge ihrer Futtersuche den kürzesten Weg zur Futterquelle ausfindig zu machen, dabei wird der Weg gewählt, welcher am häufigsten vorher genutzt wurde. Die Optimierung erfolgt, in dem der kürzeste Weg am häufigsten gegangen wird.
Was verstehen Sie unter Flocking?
Beschreibt das Schwarmverhalten (kollektive Bewegung) (Schwarmvögel / Fische)
Drei Regeln:
Separation: Zusammenstöße vermeiden
Angleichung: Bewegungsrichtung eines Individuums entspricht der mittleren Richtung aller anderen
Zusammenhalt: Bewegungsrichtung entspricht der mittleren Position der anderen
Beschreiben Sie die Begriffe Predicitve Mainteanance und Preventive Maintenance und stellen Sie unterschiede heraus.
Predicitve Mainteanance:
Lernt von historisch und gegebenenfalls in Echtzeit verfügbaren Instandhaltungsrelevanten Daten, mit dem Ziel eine Prognose Abgeben zu können, wann eine Wartung durchgeführt werden sollte.
Preventive Maintenance:
Wartung in vorher festgelegten Zeitintervallen unabhängig vom tatsächlichen Abnutzungsgrad.
Was ist ein Cyber Physisches System?
Beschreibt ein System aus einem Verbund von möglichen Datenquellen, welche mit einander kommunizieren und die Daten auswerten.
Digitaler Zwilling:
Digitales Abbild eines real existierenden Systems
Was versteht man unter einem Agenten im Zusammenhang mit Schwarmintelligenz?
Ein Agent nimmt durch Sensoren seine Umwelt wahr und manipuliert seine Umwelt mit Hilfe seiner Aktuatoren.
Nennen Sie die Komponenten eines Agenten.
Sensoren: um die Umgebung aufzunehmen und Informationen zu sammeln.
Computer: um die Informationen auszuwerten (Intelligenz)
Aktuatoren: um auf die Umgebung einzuwirken.
Energieversorgung
Geben Sie Beispiele für Agenten an.
Staubsauger Roboter
Rasenmäher Roboter
ABS-System im Auto
Nennen und Beschreiben Sie die drei V’s im Zusammenhang mit Big Data.
Volume:
Datenmenge: Immer größere Datenmengen sind zu speichern und verarbeiten.
Velocity:
Velocity, beschreibt die erhöhte Geschwindigkeit mit der die Daten produziert, aber gleichzeitig auch verarbeitet werden müssen.
Variety:
beschreibt die Vielfalt der unterschiedlichste Dateistrukturen: strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert.
Bennen und beschreiben Sie drei Prinzipien im Zusammenhang mit dem Phänomen Flocking.
Was versteht man unter den Begriffen Supervised Learning und Unsupervised Learning? Nennen Sie Anwendungsbeispiele für beide Verfahren.
Supervised Learning:
Entwickelt vorrausschauendes Modell basierend auf sowohl input als auch output Daten. (Klassifikation und Regression)
Unsupervised Learning:
Gruppiert und interpretiert Daten ausschließlich anhand von Input Daten. (Clustern)
Mit welchem Verfahren können outlier in Datenverläufen identifiziert werden?
Datenverläufe Clustern, um Ausreißer zu finden
Konvexe Hülle um die Daten festlegen und Daten ab einer gewissen Tiefe als Ausreißer definieren.
Mittelwert berechnen:
i/n
Varianz berechnen:
Binärzahl in Dezimalzahl
Dezimalzahl in Binärzahl
Berechnung Zellenausgabe oj in künstlich neuronalen feedf. Netz
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