In heutigen Systemen treffen oftmals hochdimensionale Daten permanent und in großer Menge ein, so dass eine offline Analyse und Eingabemodellierung auf Basis einzelner Stich-proben nicht sinnvoll ist. Vielmehr sollten online Algorithmen genutzt werden, die direkt auf dem Datenstrom arbeiten. Das Dissertationsvorhaben soll genau die vorhandene Forschungslücke schließen. Ziel ist es, vorhandene Ansätze zur inkrementellen tensorbasierten Daten-speicherung und –aggregierung weiter zu entwickeln und für die Eingabemodellierung in stochastischen Modellen zu nutzen.
Online-Modellierung und -Analyse hochdimensionaler Daten aus der Produktion
Clara Elisabeth Scherbaum
Lehrstuhl Modellierung und Simulation (Fakultät für Informatik)
Betreuer: Prof. Dr. Peter Buchholz
Lehrstuhl Modellierung und Simulation (Fakultät für Informatik)
Betreuer: Prof. Dr. Peter Buchholz