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dc.contributor.authorBurmeister, Ole*
dc.date.accessioned2021-02-11T12:44:44Z
dc.date.available2021-02-11T12:44:44Z
dc.date.issued2009*
dc.date.submitted2019-07-30 20:01:59*
dc.identifier34895*
dc.identifier.issn16145267*
dc.identifier.urihttps://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/46608
dc.description.abstractDie Auswertung von Zeitreihen mit Hilfe von Data-Mining Verfahren ist häufig durch zeitvariante Änderungen der Zeitreihen erschwert. Zur Verbesserung der Ergebnisse bei solchen Datensätzen wird in der vorliegenden Arbeit die gezielte Ausnutzung von zeitlichen Informationen beim Entwurf und der Anwendung von Klassifikatoren für Zeitreihen vorgeschlagen. Durch die neuen Verfahren können die Klassifikatoren nicht nur bessere Ergebnisse erzielen, sondern sind auchrobuster gegenüber Störungen.*
dc.languageGerman*
dc.relation.ispartofseriesSchriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik - Automatisierungstechnik, Universität Karlsruhe (TH)*
dc.subjectT1-995*
dc.subject.classificationthema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TB Technology: general issuesen_US
dc.subject.otherKlassifikation*
dc.subject.otherBCI*
dc.subject.otherNeuroprothetik*
dc.subject.otherGanganalyse*
dc.subject.otherBiosignale*
dc.titleEntwicklung von Klassifikatoren zur Analyse und Interpretation zeitvarianter Signale und deren Anwendung auf Biosignale*
dc.typebook
oapen.identifier.doi10.5445/KSP/1000010503*
oapen.relation.isPublishedBy68fffc18-8f7b-44fa-ac7e-0b7d7d979bd2*
oapen.relation.isbn9783866443471*
oapen.pagesVIII, 206 p.*
oapen.volume26*
peerreview.review.typeFull text
peerreview.anonymityAll identities known
peerreview.reviewer.typeEditorial board member
peerreview.reviewer.typeExternal peer reviewer
peerreview.review.stagePre-publication
peerreview.open.reviewNo
peerreview.publish.responsibilityBooks or series editor
peerreview.id51a542ec-eaeb-47c2-861d-6022e981a97a
peerreview.titleDissertations in Series (Dissertationen in Schriftenreihe)


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