Master data

Data Analysis for Smart Systems
Description:

Im Rahmen des Projekts DASS werden innovative Verfahren des maschinellen Lernens zur Modellierung von zeitaufgelösten Signalen verwendet. Ziel ist es, das Eintreten bestimmter Ereignisse in der Zukunft auf Basis von aus Testdaten gelernten prädiktiven Merkmalen vorhersagen zu können. Dazu werden verschiedene Ansätze evaluiert und in einem umfassenden Benchmark bezüglich erzielter Vorhersagegenauigkeit und Generalisierbarkeit verglichen. Die Projektergebnisse stellen die Grundlage zur weiteren Entwicklung von sog. smart devices dar. 

Keywords: machine learning, smart sensor systems, signal processing
Data Analysis for Smart Systems
Description:

This project aims at investigating novel approaches based on machine learning for modelling nonlinear, time-resolved sensor signals. Predictive features are learned from a ground truth dataset and are used to forecast the occurrence of certain events in the future. Different approaches are developed and compared in an extensive benchmark to estimate the accuracy of the predictions and the generalizability of the models. The results of the project are the basis for the development of future smart devices.  

Keywords: machine learning, smart sensor systems, signal processing
Short title: DASS
Period: 01.03.2019 - 26.05.2020
Contact e-mail: -
Homepage: -

Employees

Categorisation

Project type Grant-supported research
Funding type §27
Research type
  • Applied research
Subject areas
  • 202036 - Sensor systems
  • 202037 - Signal processing
Research Cluster No research Research Cluster selected
Gender aspects Genderrelevance not selected
Project focus
  • Science to Professionals (Quality indicator: n.a.)
Classification raster of the assigned organisational units:
working groups No working group selected

Funding

Cooperations

No partner organisations selected