Refine
Year of publication
- 2016 (27) (remove)
Document Type
- Working Paper (11)
- Report (10)
- Conference Proceeding (4)
- Preprint (2)
Has Fulltext
- yes (27)
Keywords
- Risikomanagement (4)
- Digitalisierung (3)
- Optimierung (3)
- Solvency II (3)
- Ereignisdefinition (2)
- Forschungsbericht (2)
- Maschinelles Lernen (2)
- Reinsurance (2)
- Rückversicherung (2)
- Soft Computing (2)
- Versicherungswirtschaft (2)
- event definition (2)
- flood events (2)
- 3D Printing (1)
- 3D-Druck (1)
- Akademiker (1)
- Algorithmus (1)
- Angewandte Mathematik (1)
- Asset-Liability-Management (1)
- Automated Learning (1)
- Barwert (1)
- Bayesian Learning (1)
- Benchmarking (1)
- Beratung (1)
- Berichtspflichten (1)
- Bewertete Markov-Kette (1)
- Big Data (1)
- Ccomputational fluid dynamics (1)
- Combined simulation (1)
- Customer Journey (1)
- Data Mining (1)
- Discrete Optimization (1)
- Diversifikation (1)
- Dritte Säule (1)
- Ensemble Methods (1)
- Ensemble based modeling (1)
- Entdeckendes Lernen (1)
- Erfahrungsbericht (1)
- Evolutionary Computation (1)
- Evolutionsstrategie (1)
- Evolutionärer Algorithmus (1)
- Expensive Optimization (1)
- Experiment (1)
- Experimental Algorithmics (1)
- Flowcurve (1)
- Forschendes Lernen (1)
- Forschung (1)
- Forschungsschwerpunkt Rückversicherung (1)
- Forschungsstelle FaRis (1)
- Forschungsstelle Versicherungsmarkt (1)
- Forschungsstelle Versicherungsrecht (1)
- Function Approximation (1)
- Funktionstest (1)
- Genetische Algorithmen (1)
- Genetisches Programmieren (1)
- Globale Optimierung (1)
- Hochschule (1)
- Hot rolling (1)
- IT Architektur (1)
- Imputation (1)
- Informationsverhalten (1)
- Innovation (1)
- Institut für Versicherungswesen (1)
- Internes Modell (1)
- Katastrophe (1)
- Korrelation (1)
- Kriging (1)
- Kundenerfahrungen (1)
- Kundenorientierung (1)
- Lineare Regression (1)
- Machine Learning (1)
- Massive Online Analysis (1)
- Meta-model (1)
- Metal (1)
- Metamodell (1)
- Metamodels (1)
- Model Selection (1)
- Modelierung (1)
- Modeling (1)
- Net Promoter Score (1)
- Numerische Strömungssimulation (1)
- On-line Algorithm (1)
- Online-Portal (1)
- Optimization (1)
- Produktentwicklung (1)
- Promotion (1)
- Prozesse (1)
- Prämienrisiko (1)
- Regression (1)
- Research Report (1)
- Resilience (1)
- Resilienz (1)
- Risiko (1)
- Risikobudgetierung (1)
- Risikomaß (1)
- Schadenmodellierung (1)
- Sensortechnik (1)
- Sequential Parameter Optimization (1)
- Simulation-based Optimization (1)
- Stacked Generalization (1)
- Standardformel (1)
- Surrogate (1)
- Surrogate Mod (1)
- Surrogate Model (1)
- Surrogate Models (1)
- Telematiktarife (1)
- Test Function (1)
- Time Series (1)
- Univariate Data (1)
- Verbraucherverhalten (1)
- Verbraucherzufriedenheit (1)
- Vergleichsportal (1)
- Versicherung (1)
- Versicherungen (1)
- Versicherungswesen (1)
- Versicherungswissenschaft (1)
- Versorgungsstruktur (1)
- Wert (1)
- Wertarchitektur (1)
- Wirtschaftswissenschaften (1)
- charakteristische Funktion (1)
- Überschwemmungsereignisse (1)
- Überschwemmungsrisiko (1)
To maximize the throughput of a hot rolling mill,
the number of passes has to be reduced. This can be achieved by maximizing the thickness reduction in each pass. For this purpose, exact predictions of roll force and torque are required. Hence, the predictive models that describe the physical behavior of the product have to be accurate and cover a wide range of different materials.
Due to market requirements a lot of new materials are tested and rolled. If these materials are chosen to be rolled more often, a suitable flow curve has to be established. It is not reasonable to determine those flow curves in laboratory, because of costs and time. A strong demand for quick parameter determination and the optimization of flow curve parameter with minimum costs is the logical consequence. Therefore parameter estimation and the optimization with real data, which were collected during previous runs, is a promising idea. Producers benefit from this data-driven approach and receive a huge gain in flexibility when rolling new
materials, optimizing current production, and increasing quality. This concept would also allow to optimize flow curve parameters, which have already been treated by standard methods. In this article, a new data-driven approach for predicting the physical behavior of the product and setting important parameters is presented.
We demonstrate how the prediction quality of the roll force and roll torque can be optimized sustainably. This offers the opportunity to continuously increase the workload in each pass to the theoretical maximum while product quality and process stability can also be improved.
Resilienz bezeichnet die Fähigkeit eines Systems nach einem exogenen Schock wieder in den Normalzustand zurück zu kehren. Wenn beispielsweise durch eine Katastrophe die Wasserversorgung der Bevölkerung nicht mehr gewährleistet ist, so geht es nicht um die Frage, was die Wiederherstellung der Versorgung kostet, sondern mit welchen Maßnahmen die Wiederherstellung überhaupt möglich ist. Eine Versorgungsstruktur ist also so zu gestalten, dass im Vorfeld schon klar ist, wie sie im Katastrophenfall wieder hergestellt werden kann. Bezogen auf ein Wirtschaftsunternehmen ist die Frage nach der Resilienz eine Erweiterung des klassischen Risikomanagements. Das 11. FaRis & DAV-Symposium bot einen Einblick in die Resilienzanalyse beim Katastrophenschutz, zeigte wie ein Resilienz-Management für ein Wirtschaftsunternehmen aussehen kann und schließlich wurde das Resilienz-Konzept auf Fragen der Versicherungsaufsicht übertragen.
Cyclone separators are popular devices used to filter dust from the emitted flue gases. They are applied as pre-filters in many industrial processes including energy production and grain processing facilities.
Increasing computational power and the availability of 3D printers provide new tools for the combination of modeling and experimentation, which necessary for constructing efficient cyclones. Several simulation tools can be run in parallel, e.g., long running CFD simulations can be accompanied by experiments with 3D printers. Furthermore, results from analytical and data-driven models can be incorporated. There are fundamental differences between these modeling approaches: some models, e.g., analytical models, use domain knowledge, whereas data-driven models do not require any information about the underlying processes.
At the same time, data-driven models require input and output data, whereas analytical models do not. Combining results from models with different input-output structure is of great interest. This combination inspired the development of a new methodology. An optimization via multimodel simulation approach, which combines results from different models, is introduced.
Using cyclonic dust separators (cyclones) as a real-world simulation problem, the feasibility of this approach is demonstrated. Pros and cons of this approach are discussed and experiences from the experiments are presented.
Furthermore, technical problems, which are related to 3D-printing approaches, are discussed.
The use of surrogate models is a standard method to deal with complex, realworld
optimization problems. The first surrogate models were applied to continuous
optimization problems. In recent years, surrogate models gained importance
for discrete optimization problems. This article, which consists of three
parts, takes care of this development. The first part presents a survey of modelbased
methods, focusing on continuous optimization. It introduces a taxonomy,
which is useful as a guideline for selecting adequate model-based optimization
tools. The second part provides details for the case of discrete optimization
problems. Here, six strategies for dealing with discrete data structures are introduced.
A new approach for combining surrogate information via stacking
is proposed in the third part. The implementation of this approach will be
available in the open source R package SPOT2. The article concludes with a
discussion of recent developments and challenges in both application domains.
Data pre-processing is a key research topic in data mining because it plays a
crucial role in improving the accuracy of any data mining algorithm. In most
real world cases, a significant amount of the recorded data is found missing
due to most diverse errors. This loss of data is nearly always unavoidable.
Recovery of missing data plays a vital role in avoiding inaccurate data
mining decisions. Most multivariate imputation methods are not compatible
to univariate datasets and the traditional univariate imputation techniques
become highly biased as the missing data gap increases. With the current
technological advancements abundant data is being captured every second.
Hence, we intend to develop a new algorithm that enables maximum
utilization of the available big datasets for imputation. In this paper, we
present a Seasonal and Trend decomposition using Loess (STL) based
Seasonal Moving Window Algorithm, which is capable of handling patterns
with trend as well as cyclic characteristics. We show that the algorithm is
highly suitable for pre-processing of large datasets.
When researchers and practitioners in the field of
computational intelligence are confronted with real-world
problems, the question arises which method is the best to
apply. Nowadays, there are several, well established test
suites and well known artificial benchmark functions
available.
However, relevance and applicability of these methods to
real-world problems remains an open question in many
situations. Furthermore, the generalizability of these
methods cannot be taken for granted.
This paper describes a data-driven approach for the
generation of test instances, which is based on
real-world data. The test instance generation uses
data-preprocessing, feature extraction, modeling, and
parameterization. We apply this methodology on a classical
design of experiment real-world project and generate test
instances for benchmarking, e.g. design methods, surrogate
techniques, and optimization algorithms. While most
available results of methods applied on real-world
problems lack availability of the data for comparison,
our future goal is to create a toolbox covering multiple
data sets of real-world projects to provide a test
function generator to the research community.
Aufgrund der rasanten technologischen Entwicklungen und den damit einhergehenden erweiterten Möglichkeiten hat für den Begriff „Big Data“ eine starke Begriffserweiterung stattgefunden – insbesondere im Dreiklang Digitalisierung / Big Data / Cloud Computing (DBC). „Big Data“ im weiteren Sinn umfasst inzwischen mindesten die Themenfelder IT & Prozesse, Methoden & Modellierung, Produktentwicklung & Marketing sowie Recht & Datenschutz. Aufgrund der enormen Bedeutung und Vielschichtigkeit des Themas hat sich die Forschungsstelle aktuarielles Risikomanagement (FaRis) bei ihrem 10. FaRis & DAV Symposium mit den quantitativen Aspekten des Begriffs auseinandergesetzt.
Mit der verstärkten Nutzung digitaler Möglichkeiten im Privat- und Berufsleben werden digitale Kanäle auch für Versicherungsfragen immer selbstverständlicher. Am Markt haben sich bereits einige Online-Portale etabliert, die Versicherungsvergleiche und teils auch den Versicherungsabschluss anbieten. Allerdings gibt es bislang erst wenige bekannte Online-Portale für spezielle Zielgruppen wie beispielsweise für das attraktive Segment der Akademiker.
Die vorliegende Veröffentlichung stellt die wesentlichen Ergebnisse einer studentischen Projektarbeit dar, die im Sommersemester 2016 zum Thema „Online-Portal für Akademiker“ durchgeführt wurde. Sie beschreibt Besonderheiten entlang der Customer Journey von Akademikern in Versicherungsfragen und liefert erste Empfehlungen, wie ein Online-Portal für Akademiker gestaltet werden könnte, um ansprechend auf die Zielgruppe zu wirken.
Der momentane Rückversicherungsmarkt impliziert als „Käufermarkt“ einen direkten Ab-rieb der Rückversicherungsprämien und eine zusätzliche Aufweichung der Vertragsbedingungen. Als ein beliebter Ansatzpunkt zur Aufweichung des Vertragsinhaltes erweist sich die Ereignisdefinition. Dabei sollten Erst- und Rückversicherer allerdings auch in gegenwärtiger Marktphase die grundsätzlichen Anforderungen an die Definition eines Ereignisses berücksichtigen: Zunächst ist Grundvoraussetzung, dass die Eindeutigkeit der Ereignisdefinition im Interesse beider Vertragsparteien Sicherheit bezüglich der materiellen Wirkung des Rückversicherungsvertrages herstellt. Außerdem sollte eine adäquate Formulierung der zeitlichen, räumlichen und ursächlichen Ansatzpunkte der Ereignisdefinition dazu führen, dass die zugrundeliegenden Schadener-eignisse möglichst angemessen und homogen abgebildet werden. Kern der vorliegenden Arbeit ist die Prüfung, inwieweit eine marktgängige Ereignisdefinition die Anforderungen der Eindeutigkeit und Kongruenz mit dem darunterliegenden Originalrisiko hinsichtlich Überschwemmungsereignissen erfüllt. Diese wird sodann mit einer Ereignisdefinition der „Munich Re“ verglichen. Darüber hinaus wird anhand des Sturmereignisses Hilal 2008 gezeigt, welche Folgen eine fehlende Eindeutigkeit der Vertragsbedingungen besitzen kann.
Standardformel und weitere Anwendungen am Beispiel des durchgängigen Datenmodells der „IVW Leben AG“
(2016)
Der Aufbau der Standardformel ist relativ komplex, wobei für die Durchführung der Berechnungen intensive Vorarbeiten benötigt werden. In dieser Ausarbeitung werden die wichtigsten Berechnungs-schritte an Hand des durchgängigen Datenmodells der „IVW Leben AG“ durchgeführt, um so einen vollständigen Überblick über die wesentlichen Zusammenhänge zu ermöglichen. Dieses vergleichsweise einfache Datenmodell eignet sich dabei nicht allein für die Berechnung der Standard-formel, sondern auch für weitere Anwendungen in diesem Zusammenhang.
Mit dem Sommer 2015 steigt die Zahl der geflüchteten Menschen, die in Deutschland und damit auch in Köln Schutz suchen, stark an. Neu war die Entwicklung jedoch nicht. Bereits seit 2010 verzeichnete die Stadt Köln einen Anstieg der Geflüchtetenzahlen, auf die die Verwaltung und die Stadtgesellschaft jedoch nur langsam reagierten. Die Fakultät für Angewandte Sozialwissenschaften der Technischen Hochschule hatte das Thema bereits im Sommersemester 2014 auf die Agenda gesetzt und sich hochschulintern und -extern mit dem Ansteigen der Flüchtlingszahlen und der Verantwortung von Stadt und Sozialer Arbeit auseinandergesetzt. Durch die hohen Flüchtlingszahlen in 2015 hat diese Debatte neue Bedeutung erhalten.
Ausgehend von den Widersprüchen, in denen professionelle Soziale Arbeit handelt, lautet die zentrale Frage dieser explorativen Studie: Welchen Handlungsspielraum hat die Soziale Arbeit in der Arbeit mit geflüchteten Menschen, die in Gemeinschaftsunterkünften untergebracht sind?
Das Projekt „Integrierte Sozialplanung für die Versorgung im Alter“ (Akronym: ISPInoVA) der Technischen Hochschule Köln (TH Köln) zielt auf die Entwicklung eines neuen Modells einer integrierten Sozialplanung ab. Einbezogen werden hierbei (1) die verschiedenen Ressort- und Fachbereichsperspektiven (z.B. soziale Hilfe, Gesundheit, Wohnen etc.), (2) die unterschiedlichen Bedarfsgruppen im kommunalen Raum und (3) alle kommunalen Managementebenen. Ein besonderer Fokus wird gelegt auf Beteiligung und Partizipation der verschiedenen beteiligten Akteure sowie auf Innovationen in der Alterspolitik.
Das Erkenntnisinteresse im Rahmen des Schweizer Teilprojektes „Gestaltung der Alterspolitik, Beteiligung und Partizipation in ausgewählten Schweizer Städten und Gemeinden“ liegt im Verständnis und der Analyse aktueller Entwicklungen in der Sozialplanung für ältere Menschen in Schweizer Städten und Gemeinden sowie bei der Frage nach Beteiligungs- und Partizipationsformen, nach möglichen Innovationspromotoren und dem Bezug zur Sozialraumorientierung.
Quantitatives Risikomanagement. Proceedings zum 9. FaRis & DAV Symposium am 4. Dezember 2015 in Köln
(2016)
Das quantitative Risikomanagement nimmt an Bedeutung immer weiter zu. Hierbei spielt natürlich die interne Modellierung von Risiken eine entscheidende Rolle. In diesem Zusammenhang sind die verschiedenen Modellansätze zu beleuchten und Risikomaße bzw. Risikoaggregationsmethoden im Rahmen der Bewertung kritisch zu hinterfragen. Nicht zu vernachlässigen ist in der Betrachtung des Zusammenspiels verschiedener Risiken und somit auch in der Modellierung gerade bei Versicherungsunternehmen das Asset-Liability-Management.
Der momentane Rückversicherungsmarkt impliziert als „Käufermarkt“ einen direkten Ab-rieb der Rückversicherungsprämien und eine zusätzliche Aufweichung der Vertragsbedingungen. Als ein beliebter Ansatzpunkt zur Aufweichung des Vertragsinhaltes erweist sich die Ereignisdefinition. Dabei sollten Erst- und Rückversicherer allerdings auch in gegenwärtiger Marktphase die grundsätzlichen Anforderungen an die Definition eines Ereignisses berücksichtigen: Zunächst ist Grundvoraussetzung, dass die Eindeutigkeit der Ereignisdefinition im Interesse beider Vertragsparteien Sicherheit bezüglich der materiellen Wirkung des Rückversicherungsvertrages herstellt. Außerdem sollte eine adäquate Formulierung der zeitlichen, räumlichen und ursächlichen Ansatzpunkte der Ereignisdefinition dazu führen, dass die zugrundeliegenden Schadener-eignisse möglichst angemessen und homogen abgebildet werden. Kern der vorliegenden Arbeit ist die Prüfung, inwieweit eine marktgängige Ereignisdefinition die Anforderungen der Eindeutigkeit und Kongruenz mit dem darunterliegenden Originalrisiko hinsichtlich Überschwemmungsereignissen erfüllt. Diese wird sodann mit einer Ereignisdefinition der „Munich Re“ verglichen. Darüber hinaus wird anhand des Sturmereignisses Hilal 2008 gezeigt, welche Folgen eine fehlende Eindeutigkeit der Vertragsbedingungen besitzen kann.
This report presents a practical approach to stacked generalization in surrogate model based optimization. It exemplifies the integration of stacking methods into the surrogate model building process. First, a brief overview of the current state in surrogate model based opti- mization is presented. Stacked generalization is introduced as a promising ensemble surrogate modeling approach. Then two examples (the first is based on a real world application and the second on a set of artificial test functions) are presented. These examples clearly illustrate two properties of stacked generalization: (i) combining information from two poor performing models can result in a good performing model and (ii) even if the ensemble contains a good performing model, combining its information with information from poor performing models results in a relatively small performance decrease only.
In zwei vorangegangen Arbeiten wurde an Hand des durchgängigen Datenmodells der IVW Privat AG die Standardformel und deren wichtigsten Anwendungen diskutiert. In dieser Ausarbeitung wird ergänzend dazu die Konzeption eines internen Modells auf Basis dieses Datenmodells erläutert und die Ergebnisse denjenigen aus den Berechnungen des Standardmodells gegenübergestellt.
Ein großer Teil der älteren Bevölkerung lebt relativ zurückgezogen und ist nur eingeschränkt in das sozialräumliche Umfeld eingebunden. Mit zunehmendem Alter werden die sozialen Netzwerke kleiner und sind stärker durch familiäre Beziehungen geprägt. Allerdings sind die Familienbezüge räumlich entfernt oder sozial prekär, ebenso Kontakte in die Nachbarschaft oder ins weitere Umfeld im Quartier. Auch wenn Kontakte auf vereinzelte Familienbeziehungen oder auf einen engen Ausschnitt des herkunftskulturellen Milieus konzentriert bleiben, ist eine aktive Teilhabe schwach ausgeprägt. Einerseits handelt es sich um einen freiwilligen und bewussten sozialen Rückzug; andererseits resultieren die Gründe für das zurückgezogene Leben aus körperlichen, sozialen und/oder kognitiven Einschränkungen. Die zu Grunde liegenden Bewältigungsstrategien sind mit dem Risiko sozialer Isolation verbunden und münden in eine reduzierte Lebensqualität und die Anfälligkeit für Krankheiten aller Art.
Mit zunehmendem Lebensalter treten darüber hinaus neue Fragen auf, die die Orientierung im Alltag älterer Menschen betreffen: Das betrifft beispielsweise das selbstbestimmte Wohnen, die Gestaltung des Wochen- und Tagesablaufs und reicht bis zur Inanspruchnahme von Dienstleistungen. Ältere Menschen wissen häufig nicht, an wen sie sich mit ihren Fragen wenden können. Vor diesem Hintergrund besteht der Bedarf eines lokalen Lotsensystems, das die Fragen älterer Menschen nicht nur aufnehmen kann, sondern für sie Anschlüsse zu den „richtigen“ Stellen herstellt.
Im Projekt SONA („Seniorenorientierte Navigation“) wurde im Zeitraum 2012-2015 in Zusammenarbeit mit der Sozialverwaltung der Stadt Mülheim an der Ruhr ein Infrastrukturmodell von „Wegweisern“ bzw. „Lotsen“ entwickelt und erprobt, das sowohl die Funktion der Vermittlung von Informationen und Wegen in den verschiedenen Feldern des alltäglichen Lebens als auch die von „Kümmerern“ für Belange älterer Menschen übernimmt. Gefördert wurde das Projektvorhaben im Rahmen der SILQUA-FH-Förderlinie („Soziale Innovationen im Alter“) des Bundeministeriums für Bildung und Forschung mit dem Ziel, den Herausforderungen, die sich angesichts des demografischen Wandels ergeben, angemessen Rechnung zu tragen. Im Vordergrund der Forschungsaktivitäten stand die Verbesserung der Lebensqualität älterer Menschen sowie die Erhaltung und Stärkung ihrer Autonomie.
Der vorliegende Abschlussbericht stellt einen integrierten Handlungsrahmen dar, in dem auf zweierlei Wege über die Ergebnisse des Projekts referiert wird; zum einen werden Erfahrungen und Ergebnisse aus dem Projekt SONA vorgestellt, um sie für die Wissenschaft und Praxis nutzbar zu machen. Zum anderen werden allgemeine Handlungsempfehlungen ausgesprochen, um die Transfermöglichkeiten des Projekts zu erörtern. Zu den zentralen Ergebnissen zählt in diesem Kontext beispielsweise, dass ein Lotsensystem nur dann nachhaltig verankert werden kann, wenn es eine zentrale Koordinations- und Steuerungsverantwortlichkeit gibt. Darüber hinaus ist die Implementierung eines prozesshaften Qualitätsmanagements empfehlenswert, um die interne Organisation mit den Lotsen und Ansprechpartnern in den Themenfeldern sowie den Kontakt mit den Bürgern so zu gestalten, dass auf die Bedürfnisse der verschiedenen Zielgruppen passgenau reagiert werden kann.
When using machine learning techniques for learning a function approximation from given data it is often a difficult task to select the right modeling technique.
In many real-world settings is no preliminary knowledge about the objective function available. Then it might be beneficial if the algorithm could learn all models by itself and select the model that suits best to the problem.
This approach is known as automated model selection. In this work we propose a
generalization of this approach.
It combines the predictions of several into one more accurate ensemble surrogate model. This approach is studied in a fundamental way, by first evaluating minimalistic ensembles of only two surrogate models in detail and then proceeding to ensembles with three and more surrogate models.
The results show to what extent combinations of models can perform better than single surrogate models and provides insights into the scalability and robustness of the approach. The study focuses on multi-modal functions topologies, which are important in surrogate-assisted global optimization.
Nach einer langen Prozess- und Entwicklungsphase ist Solvency II seit dem 1. Januar 2016 als EU-einheitliches Solvenzsystem für Versicherungen eingeführt, wobei eine nicht unerhebliche Her-ausforderung in diesem Zusammenhang – auch im Hinblick auf die flankierenden Prozesse – die doch sehr extensiven Berichtsanforderungen aus der dritten Säule von Solvency II darstellen, die sich in einen quantitativen Teil mit einer Fülle von Tabellen und in einen qualitativen Teil mit mehreren narrativen Berichten aufteilen.
In der vorliegenden Arbeit wird ausgehend von einer jährlichen inhomogenen Markov-Kette durch lineare Interpolation der Übergangsmatrizen und der Einheitsmatrix sowohl eine unterjährliches als auch ein zeitstetige bewertete inhomogene Markov-Kette konstruiert. Beim unterjährlichen Modell liegt der Fokus auf der Verteilung der Zufallsvariablen „Barwert des Zahlungsstroms“ bzw. auf der zugehörigen charakteristischen Funktion und einem EDV-technischen Verfahren zur Berechnung der Momente der Zufallsvariablen. Beim zeitstetigen Modell steht neben der Konstruktion und den üblichen Ergebnissen für zeitstetige Markov-Ketten, die Verallgemeinerung des Restglieds bzw. des Invarianzsatzes im Mittelpunkt des Interesses.
In this paper we present a comparison of different data driven modeling methods. The first instance of a data driven linear Bayesian model is compared with several linear regression models, a Kriging model and a genetic programming model.
The models are build on industrial data for the development of a robust gas sensor.
The data contain limited amount of samples and a high variance.
The mean square error of the models implemented in a test dataset is used as the comparison strategy.
The results indicate that standard linear regression approaches as well as Kriging and GP show good results,
whereas the Bayesian approach, despite the fact that it requires additional resources, does not lead to improved results.
This paper proposes an experimental methodology for on-line machine learning algorithms, i.e., for algorithms that work on data that are available in a sequential order.
It is demonstrated how established tools from experimental algorithmics (EA) can be applied in the on-line or streaming data setting.
The massive on-line analysis (MOA) framework is used to perform the experiments.
Benefits of a well-defined report structure are discussed.
The application of methods from the EA community to on-line or streaming data is referred to as experimental algorithmics for streaming data (EADS).
Die neue Welt ist intuitiv und leicht. Die Toleranz der Kunden gegenüber Umständlichkeit und Intransparenz sinkt. Andere Branchen bemühen sich schon heute darum, Kundenbedürfnisse jenseits der Industriegrenzen zu erkennen und zu bedienen. Erfahrungen, die Kunden in der digitalen Welt in anderen Branchen machen, prägen zunehmend ihre Erwartungen auch an Versicherungsunternehmen. Dies stellt die Assekuranz vor enorme Herausforderungen, da sie oft noch eher produktorientiert als kundenzentriert agiert. Der vorliegende Symposiumsband fasst die Kernaussagen der Fachvorträge des 20. Kölner Versicherungssymposiums zusammen. Es werden Ansätze von Versicherungsunternehmen vorgestellt, die sich schon heute darum bemühen, Kundenorientierung zu verbessern und positive Kundenerlebnisse zu ermöglichen.
Forschendes Lernen versteht sich als ein methodisches Prinzip, das Forschungsorientierung und Verknüpfung von Forschung und Lehre in die Studiengänge und Lehrveranstaltungen integriert und für studentische Lernprozesse nutzbringend anwendet. Studierende sind dabei Teil der Scientific Community.
Dieser Artikel ist ein Erfahrungsbericht, in dem das Konzept des „Forschenden Lernens“ in einer Variante vorgestellt wird, die in den letzten zehn Jahren an einer deutschen Fachhochschule für ingenieurwissenschaftliche Studiengänge entwickelt wurde.
Da es „das“ Forschende Lernen nicht gibt, werden zunächst die für diesen Artikel relevanten Gesichtspunkte zusammengestellt. Darauf aufbauend wird ein Prozessmodell des Forschenden Lernens vorgestellt. Dieses Modell ermöglicht Forschendes Lernen für Bachelor- und Masterstudierende sowie für Doktorandinnen und Doktoranden.
Mit diesem Bericht dokumentiert das Institut für Versicherungswesen (IVW) seine Forschungsaktivitäten des vergangenen Jahres. Wir geben damit gegenüber der Öffentlichkeit und insbesondere den Freunden und Förderern des Instituts Rechenschaft über die geleistete Forschungsarbeit. Darüber hinaus wollen wir in diesem Forschungsbericht des IVW auch darlegen, welche Forschungsziele wir am Institut verfolgen und welche Aktivitäten derzeit geplant sind.
Ziel des Forschungsprojektes "Mehrkriterielle CI-basierte Optimierungsverfahren für den industriellen Einsatz" (MCIOP) war die Verringerung von Schadstoffemissionen in Kohlekraftwerken. Der wissenschaftliche Fokus lag auf der Entwicklung von Methoden, die in der Lage sind, interpretierbare Modelle für die Schadstoffemissionen automatisch zu generieren. Hierzu wurden mehrkriterielle Optimierungsverfahren entwickelt und eingesetzt. Zur Zeit- und Kostenreduktion wurde die Optimierung durch Surrogat-Modelle erfolgen, die abgestuft mit aufwändigeren Simulationen zum Einsatz kamen („optimization via simulation“). Bei der Untersuchung von Staubabscheidern konnten durch eine mehrkriterielle Optimierung unterschiedliche Zielgrößen, wie z.B. Abscheidegrad und Druckverlust, gleichzeitig berücksichtigt werden.
Dieser Bericht beschreibt die im Projekt MCIOP im Zeitraum von August 2011 bis einschließlich Juni 2015 erzielten Ergebnisse.