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In dieser Arbeit werden einige bekannte Spam Klassiffzierungsmethoden, welche für viele Anwendungen schon im Einsatz sind, kurz erläutert, um sie in einem neuen Szenario zu analysieren. In diesem Szenario wird nicht wie bei E-Mails üblich davon ausgegangen, dass die Nachrichten unbegrenzter Länge sein können, sondern dass es sich hierbei um Nachrichten begrenzter Länge handelt. Auch die Darstellungsform und der vermutliche Inhalt solcher Nachrichten werden aus einem speziellen Kontext heraus betrachtet. So wird davon ausgegangen, dass die Nachrichten auf einem Ticker eines Bildschirmes zu sehen sind, welcher in einer Universität angebracht ist. Somit werden die Nachrichteninhalte sich eher auf das universitäre Umfeld beziehen, wobei angenommen wird, dass die Nachrichteninhalte nur von einer abgeschlossenen Gruppe von Personen eingestellt werden. Nach der Erzeugung einiger Spam- und Hamnachrichten, die auf die Kriterien des Szenarios zutreσfn, werden Klassiffzierungsmethoden evaluiert. Am Ende der Analyse folgt eine Diskussion über die Verwendbarkeit jener Methoden in diesem Szenario. Abgeschlossen wird diese Untersuchung von einem Programm, welches die entsprechenden Methoden zur Klassifizierung implementiert.
This thesis addresses the problem of terrain classification in unstructured outdoor environments. Terrain classification includes the detection of obstacles and passable areas as well as the analysis of ground surfaces. A 3D laser range finder is used as primary sensor for perceiving the surroundings of the robot. First of all, a grid structure is introduced for data reduction. The chosen data representation allows for multi-sensor integration, e.g., cameras for color and texture information or further laser range finders for improved data density. Subsequently, features are computed for each terrain cell within the grid. Classification is performedrnwith a Markov random field for context-sensitivity and to compensate for sensor noise and varying data density within the grid. A Gibbs sampler is used for optimization and is parallelized on the CPU and GPU in order to achieve real-time performance. Dynamic obstacles are detected and tracked using different state-of-the-art approaches. The resulting information - where other traffic participants move and are going to move to - is used to perform inference in regions where the terrain surface is partially or completely invisible for the sensors. Algorithms are tested and validated on different autonomous robot platforms and the evaluation is carried out with human-annotated ground truth maps of millions of measurements. The terrain classification approach of this thesis proved reliable in all real-time scenarios and domains and yielded new insights. Furthermore, if combined with a path planning algorithm, it enables full autonomy for all kinds of wheeled outdoor robots in natural outdoor environments.
One of the main goals of the artificial intelligence community is to create machines able to reason with dynamically changing knowledge. To achieve this goal, a multitude of different problems have to be solved, of which many have been addressed in the various sub-disciplines of artificial intelligence, like automated reasoning and machine learning. The thesis at hand focuses on the automated reasoning aspects of these problems and address two of the problems which have to be overcome to reach the afore-mentioned goal, namely 1. the fact that reasoning in logical knowledge bases is intractable and 2. the fact that applying changes to formalized knowledge can easily introduce inconsistencies, which leads to unwanted results in most scenarios.
To ease the intractability of logical reasoning, I suggest to adapt a technique called knowledge compilation, known from propositional logic, to description logic knowledge bases. The basic idea of this technique is to compile the given knowledge base into a normal form which allows to answer queries efficiently. This compilation step is very expensive but has to be performed only once and as soon as the result of this step is used to answer many queries, the expensive compilation step gets worthwhile. In the thesis at hand, I develop a normal form, called linkless normal form, suitable for knowledge compilation for description logic knowledge bases. From a computational point of view, the linkless normal form has very nice properties which are introduced in this thesis.
For the second problem, I focus on changes occurring on the instance level of description logic knowledge bases. I introduce three change operators interesting for these knowledge bases, namely deletion and insertion of assertions as well as repair of inconsistent instance bases. These change operators are defined such that in all three cases, the resulting knowledge base is ensured to be consistent and changes performed to the knowledge base are minimal. This allows us to preserve as much of the original knowledge base as possible. Furthermore, I show how these changes can be applied by using a transformation of the knowledge base.
For both issues I suggest to adapt techniques successfully used in other logics to get promising methods for description logic knowledge bases.
Viele Probleme in der Aussagenlogik sind nur sehr aufwändig lösbar. Ist beispielsweise eine Wissensbasis gegeben, an die wir Anfragen stellen, wollen, so kann dies mitunter sehr mühsam sein. Um trotzdem effizient Anfragen beantworten zu können, hat sich die Vorgehensweise der Wissenskompilation entwickelt. Dabei wird die Lösung der Aufgabe in eine Offline- und eine Online-Phase aufgeteilt. In der Offline-Phase wird die Wissensbasis präkompiliert. Dabei wird sie in eine bestimmte Form umgewandelt, auf der sich die erwarteten Anfragen effizient beantworten lassen. Diese Transformation der Wissensbasis ist meist sehr aufwändig, muss jedoch nur einmalig durchgeführt werden. In der darauffolgenden Online-Phase können nun effizient Anfragen beantwortet werden. In dieser Diplomarbeit wird eine spezielle Normalform, die sich als Zielsprache der Präkompilation anbietet, untersucht. Außerdem wird die Präkompilation so in einzelne Schritte unterteilt, dass möglicherweise bereits nach einigen Teilschritten Anfragen beantwortet werden können.
Rescueanalyser
(2007)
Im Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz und Multiagenten-Systeme stellt die Erkennung von Plänen eine besondere Herausforderung dar. Es gilt aus einer Menge von Beobachtungen Agentenpläne effektiv, zuverlässig und eindeutig zu identifizieren. Im Bereich des RoboCup ist es von entscheidender Bedeutung, dass Agenten über die Pläne und Intensionen anderer Agenten schlussfolgern können, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Diese Diplomarbeit umfasst die Konzeption und Entwicklung eines Werkzeugs für die RoboCupRescue-Simulation, welches die Abläufe einer Rescue-Simulation analysiert und die beobachteten Aktionsfolgen Plänen einer vorspezifizierten Planbibliothek zuordnet. Das entwickelte Analysewerkzeug zeichnet sich einmal durch seine Unabhängigkeit von den verschiedenen Rescue-Agententeams aus, sowie durch die Verwendung neuester Methoden zur effektiven Planerkennung. Damit ermöglicht der entwickelte Rescueanalyser sowohl die Fehlersuche und Optimierung des eigenen Agententeams als auch die Erforschung und Auswertung unterschiedlicher Strategien der Rescue-Agenten konkurrierender Teams. Neben der Visualisierung der Ergebnisse mittels eines optimierten Monitors des Rescue-Simulators, können die Resultate und Auswertungen der Planerkennung auch durch textbasierte Ausgaben detailliert eingesehen werden.
This thesis introduces fnnlib, a C++ library for recurrent neural network simulations that I developed between October 2009 and March 2010 at Osaka University's Graduate School of Engineering. After covering the theory behind recurrent neural networks, backpropagation through time, recurrent neural networks with parametric bias, continuous-time recurrent neural networks, and echo state networks, the design of the library is explained. All of the classes as well as their interrelationships are presented along with reasons as to why certain design decisions were made. Towards the end of the thesis, a small practical example is shown. Also, fnnlib is compared to other neural network libraries.
Specifying behaviors of multi-agent systems (MASs) is a demanding task, especially when applied in safety-critical systems. In the latter systems, the specification of behaviors has to be carried out carefully in order to avoid side effects that might cause unwanted or even disastrous behaviors. Thus, formal methods based on mathematical models of the system under design are helpful. They not only allow us to formally specify the system at different levels of abstraction, but also to verify the consistency of the specified systems before implementing them. The formal specification aims a precise and unambiguous description of the behavior of MASs, whereas the verification aims at proving the satisfaction of specified requirements. A behavior of an agent can be described as discrete changes of its states with respect to external or internal actions. Whenever an action occurs, the agent moves from one state to another one. Therefore, an efficient way to model this type of discrete behaviors is to use a kind of state transition diagrams such as finite automata. One remarkable advantage of such transition diagrams is that they lend themselves formal analysis techniques using model checking. The latter is an automatic verification technique which determines whether given properties are satisfied within a model underlying a particular system. In realistic physical environments, however, it is necessary to consider continuous behaviors in addition to discrete behaviors of MASs. Examples of those type of behaviors include the movement of a soccer agent to kick off or to go to the ball, the process of putting out the fire by a fire brigade agent in a rescue scenario, or any other behaviors that depend on any timed physical law. The traditional state transition diagrams are not sufficient to combine these types of behaviors. Hybrid automata offer an elegant method to capture such types of behaviors. Hybrid automata extend regular state transition diagrams with methods that deal with those continuous actions such that the state transition diagrams are used to model the discrete changes of behaviors, while differential equations are used to model the continuous changes. The semantics of hybrid automata make them accessible to formal verification by means of model checking. The main goal of this thesis is to approach hybrid automata for specifying and verifying behaviors of MASs. However, specifying and and verifying behaviors of MASs by means of hybrid automata raises several issues that should be considered. These issues include the complexity, modularity, and the expressiveness of MASs' models. This thesis addresses these issues and provides possible solutions to tackle them.
Die Entwicklung von Algorithmen im Sinne des Algorithm Engineering geschieht zyklisch. Der entworfene Algorithmus wird theoretisch analysiert und anschließend implementiert. Nach der praktischen Evaluierung wird der Entwurf anhand der gewonnenen Kenntnisse weiter entwickelt. Formale Verifffizierung der Implementation neben der praktischen Evaluierung kann den Entwicklungsprozess verbessern. Mit der Java Modeling Language (JML) und dem KeY tool stehen eine einfache Spezififfkationssprache und ein benutzerfreundliches, automatisiertes Verififfkationstool zur Verfügung. Diese Arbeit untersucht, inwieweit das KeY tool für die Verifffizierung von komplexeren Algorithmen geeignet ist und welche Rückmeldungen für Algorithmiker aus der Verififfkation gewonnen werden können.Die Untersuchung geschieht anhand von Dijkstras Algorithmus zur Berechnung von kürzesten Wegen in einem Graphen. Es sollen eine konkrete Implementation des Standard-Algorithmus und anschließend Implementationen weiterer Varianten verifffiziert werden. Dies ahmt den Entwicklungsprozess des Algorithmus nach, um in jeder Iteration nach möglichen Rückmeldungen zu suchen. Bei der Verifffizierung der konkreten Implementation merken wir, dass es nötig ist, zuerst eine abstraktere Implementation mit einfacheren Datenstrukturen zu verififfzieren. Mit den dort gewonnenen Kenntnissen können wir dann die Verifikation der konkreten Implementation fortführen. Auch die Varianten des Algorithmus können dank der vorangehenden Verififfkationen verifiziert werden. Die Komplexität von Dijkstras Algorithmus bereitet dem KeY tool einige Schwierigkeiten bezüglich der Performanz, weswegen wir während der Verifizierung die Automatisierung etwas reduzieren müssen. Auf der anderenrn Seite zeigt sich, dass sich aus der Verifffikation einige Rückmeldungen ableiten lassen.
In dieser Diplomarbeit wurde ein System entwickelt, dass eine Navigation für Fußgänger ermöglicht. Wie beabsichtigt wurde das System für die Benutzung auf einem iPhone realisiert.
Obwohl die Karten der neuen Generation vonNAVTEQ sich noch in Entwicklung befinden, konnten erste Eindrücke gesammelt werden, wie die Navigation der Fußgänger in Zukunft aussehen wird. Das System arbeitet aber auch mit Kartendaten von OpenStreetMap, die die klassische Repräsentation der Kartendaten haben. Die Positionierung kann später, wenn der Galileo-Empfänger zur Verfügung steht, umgestellt werden und Positionsdaten mit höherer Präzision für die Navigation bereitstellen. Die Routenberechnung konnte mit einem CH-ähnlichen Verfahren durch Vorberechnung beschleunigt werden und erlaubt trotzdem eine Änderung des Profils, ohne dass eine neue Vorberechnung nötig ist. Anders als beim einfachen CH, wo nach einer Änderung des Profils für die Berechnung der Routenkosten eine neue Vorberechnung nötig ist, die im Vergleich zu der Berechnung einer Route aufwendig ist. In Abbildung 8.1 ist die demonstrative Navigation mit dem fertigen System abgebildet. Diese zeigt eine Berechnung der Routen für 3 unterschiedliche Profile, die unterschiedliche Steigungsgrade bevorzugen. Daraus ergeben sich unterschiedliche Routen.