Kaiserslautern - Fachbereich Informatik
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Faculty / Organisational entity
Based on experiences from an autonomous mobile robot project called MOBOT -III, we found hard realtime-constraints for the operating-system-design. ALBATROSS is "A flexible multi-tasking and realtime network-operatingsystem-kernel", not limited to mobile- robot-projects only, but which might be useful also wherever you have to guarantee a high reliability of a realtime-system. The focus in this article is on a communication-scheme fulfilling the demanded (hard realtime-) assurances although not implying time-delays or jitters on the critical informationchannels. The central chapters discuss a locking-free shared buffer management, without the need for interrupts and a way to arrange the communication architecture in order to produce minimal protocol-overhead and short cycle-times. Most of the remaining communication-capacity (if there is any) is used for redundant transfers, increasing the reliability of the whole system. ALBATROSS is actually implemented on a multi-processor VMEbus-system.
This paper refers to the problem of adaptability over an infinite period of time, regarding dynamic networks. A never ending flow of examples have to be clustered, based on a distance measure. The developed model is based on the self-organizing feature maps of Kohonen [6], [7] and some adaptations by Fritzke [3]. The problem of dynamic surface classification is embedded in the SPIN project, where sub-symbolic abstractions, based on a 3-d scanned environment is being done.
SPIN-NFDS Learning and Preset Knowledge for Surface Fusion - A Neural Fuzzy Decision System -
(1993)
The problem to be discussed in this paper may be characterized in short by the question: "Are these two surface fragments belonging together (i.e. belonging to the same surface)?" The presented techniques try to benefit from some predefined knowledge as well as from the possibility to refine and adapt this knowledge according to a (changing) real environment, resulting in a combination of fuzzy-decision systems and neural networks. The results are encouraging (fast convergence speed, high accuracy), and the model might be used for a wide range of applications. The general frame surrounding the work in this paper is the SPIN- project, where emphasis is on sub-symbolic abstractions, based on a 3-d scanned environment.
W-Lisp Sprachbeschreibung
(1993)
W-Lisp [Wippennann 91] ist eine Sprache, die im Bereich der Implementierung höherer
Programmiersprachen verwendet wird. Ihre Anwendung ist nicht auf diesen Bereich beschränkt. Gute Lesbarkeit der W-Lisp-Notation wird durch zahlreiche Anleihen aus dem Bereich der bekannten imperativen Sprachen erzielt. W-Lisp-Programme können im Rahmen eines Common Lisp-Systems ausgeführt werden. In der WLisp Notation können alle Lisp-Funktionen (inkl. MCS) verwendet werden, so daß die Mächtigkeit von Common-Lisp [Steele 90] in dieser Hinsicht auch in W-Lisp verfügbar ist.
Neuronale Netze sind ein derzeit (wieder) aktuelles Thema. Trotz der oft eher schlagwortartigen
Verwendung dieses Begriffs beinhaltet er eine Vielfalt von Ideen, unterschiedlichste methodische
Ansätze und konkrete Anwendungsmöglichkeiten. Die grundlegenden Vorstellungen sind dabei nicht neu, sondern haben eine mitunter recht lange Tradition in angrenzenden Disziplinen wie Biologie, Kybernetik , Mathematik und Physik . Vielversprechende Forschungsergebnisse der letzten Zeit haben dieses Thema wieder in den Mittelpunkt des Interesses gerückt und eine Vielzahl neuer Querbezüge zur Informatik und Neurobiologie sowie zu anderen, auf den ersten Blick weit entfernten Gebieten offenbart. Gegenstand des Forschungsgebiets Neuronale Netze ist dabei die Untersuchung und Konstruktion informationsverarbeitender Systeme, die sich aus vielen mitunter nur sehr primitiven, uniformen Einheiten zusammensetzen und deren wesentliches Verarbeitungsprinzip die Kommunikation zwischen diesen Einheiten ist, d.h. die Übertragung von Nachrichten oder Signalen. Ein weiteres
Charakteristikum dieser Systeme ist die hochgradig parallele Verarbeitung von Information innerhalb
des Systems. Neben der Modellierung kognitiver Prozesse und dem Interesse, wie das menschliche Gehirn komplexe kognitive Leistungen vollbringt, ist über das rein wissenschaftliche Interesse hinaus in zunehmendem Maße auch der konkrete Einsatz neuronaler Netze in verschiedenen technischen Anwendungsgebieten zu sehen. Der vorliegende Report beinhaltet die schriftlichen Ausarbeitungen der Teilnehmerinnen des Seminars Theorie und Praxis neuronaler Netze , das von der Arbeitsgruppe Richter im Sommersemester 1993 an der Universität Kaiserslautern veranstaltet wurde. Besonderer Wert wurde darauf gelegt, nicht nur die theoretischen Grundlagen neuronaler Netze zu behandeln, sondern auch deren Einsatz in der Praxis zu diskutieren. Die Themenauswahl spiegelt einen Teil des weiten Spektrums der Arbeiten auf diesem Gebiet wider. Ein Anspruch auf Vollständigkeit kann daher nicht erhoben werden. Insbesondere sei darauf verwiesen, daß für eine intensive, vertiefende Beschäftigung mit einem Thema auf die jeweiligen Originalarbeiten zurückgegriffen werden sollte. Ohne die Mitarbeit der Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Seminars wäre dieser Report nicht möglich gewesen. Wir bedanken uns daher bei Frank Hauptmann, Peter Conrad, Christoph Keller, Martin Buch, Philip Ziegler, Frank Leidermann, Martin Kronenburg, Michael Dieterich, Ulrike Becker, Christoph Krome, Susanne Meyfarth , Markus Schmitz, Kenan Çarki, Oliver Schweikart, Michael Schick und Ralf Comes.
In den Modellierungssystemen des CAD/CAM werden oft unterschiedliche Methoden zur mathematischen Beschreibung von Freiformkurven und -flächen eingesetzt. Als Basisfunktionen können sowohl Monome, Bernstein-Polynome, B-Spline-Basisfunktionen als auch nicht lineare Funktionen auftreten. In den einzelnen CAD-Systemen kann der maximal zulässige Grad dieser Basisfunktionen variieren. Müssen nun Daten zwischen verschiedenen CAD-Systemen ausgetauscht werden, so muß u. U. eine Basistransformation
und/oder eine Gradanpassung durchgeführt werden. Diese Transformationen sind i.a. nicht exakt möglich. Hier sind geeignete, möglichst optimale Approximationen nötig. Bisher wurden verschiedene Verfahren entwickelt. Das älteste geht zurück auf Forrest [Forr72]. Farin [FAR90] invertiert den Prozeß der Graderhöhung. Watkins und Worsey [Wat88] sowie Lachance [Lach88] reduzieren den Polynomgrad in der Tschebyscheff-Basis. Hoschek et al. [Hos89] sowie Plass und Stone [Plas83] approximieren die Kurve bzw. Fläche punktweise. Dadurch lassen sich alle Kurven- und Flächenrepräsentationen durch eine Bézier-Darstellung approximieren. Ein Approximationsfehler kann jedoch auch nur punktweise garantiert werden. Durch einen anschließenden Parameteriterationsprozeß läßt sich eine weitere Approximationsverbesserung erzielen. Eine solche Parameterkorrektur ist jedoch nur dann sinnvoll, wenn die Parametrisierung der Approximationskurve bzw. -fläche frei gewählt werden kann. In Fällen, in denen die Funktionswerte dei; zu approximierenden Flächen bzgl. ihrer Parameterwerte mit anderen Flächen korrespondieren, darf keine Parameteränderung durchgeführt werden, wie z.B. bei der Approximation sogenannter Eigenschaftsflächen, die eine bestimmte Eigenschaft einer anderen Fläche, wie etwa die Gausskrümmung oder die Normalenrichtung darstellen. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur optimalen Gradreduktion von Bézierkurven und -flächen vorgestellt. Damit eine \(C^0\)-stetige Approximation innerhalb einer vom Benutzer vorgegebenen Fehlertoleranz durchgeführt werden kann, muß die Approximation mindestens eine Berührordnung ersten Grades mit der Originalkurve bzw. -fläche aufweisen. Mit Hilfe arithmetischer Operationen auf Bézierdarstellungen [Faro88], [Schr92] werden lineare Gleichungssysteme für eine optimale Belegung der freien Parameter aufgestellt, sowie eine Fehlerkurve bzw. -fläche in Bézierform berechnet, um die Einhaltung einer Fehlertoleranz zu gewährleisten.
This paper describes some new algorithms for the accurate calculation of surface properties. In the first part an arithmetic on Bézier surfaces is introduced. Formulas are given, which determine the Bézier points and weights of the resulting surface from the points and weights of the operand surfaces. An application of the arithmetic operations to the surface interrogation methods are described in the second part. It turns out, that the quality analysis can be reduced to a few numerical stable operations. Finally the advantages and disadvantages of this method are discussed.
Die Lösung einer Konfigurationsaufgabe in technischen Domänen besteht aus einer Menge von Bauteilen, die miteinander verträglich sind und in ihrem Zusammenspiel die gegebenen Anforderung erfüllen. Eine gängige Vorgehensweise bei der Suche nach einer Lösung ist die schrittweise Spezialisierung einer abstrakten Aufgabenstellung oder ihre Zerlegung in Teilaufgaben. Ein Konfigurationssystem, das diese Vorgehensweise unterstützt, muss Wissen enthalten, wie eine Aufgabe spezialisiert oder in Teilaufgaben zerlegt werden kann, welche konkreten Bauteile zur Erfüllung einer ausreichend detaillierten Teilaufgabe verwendet werden können und ob alle Teile einer Lösung miteinander verträglich sind. Aufgrund dieses Wissens kann eine konsistente Lösung durch Tiefensuche hergeleitet werden.