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Das Treffen von Entscheidungen bei komplexer Datengrundlage kann mit mathematischen Methoden
und durch aussagekräftige Visualisierung der Daten unterstützt werden. Entsprechend bewegen sich
die Aktivitäten in diesem Arbeitsschwerpunkt in den Bereichen Data Mining sowie Wissensrepräsentation
und –management. Aktuelle Anwendungsgebiete sind die rechnergestützte Medizindiagnostik und die
Produktentwicklung im technischen Bereich.
In der Diagnoseunterstützung werden medizinische Daten mit dem Ziel der Überprüfung von Hypothesen
oder der Extraktion von Strukturen und Wissen mit Methoden der multivariaten Statistik analysiert. Zu
nennen sind hier zum Beispiel Cluster- und Diskriminanzanalyse sowie Regressionsmethoden, wobei
der adäquaten Behandlung nichtlinearer Situationen besonderes Augenmerk geschenkt wird. Die
auszuwertenden Daten liegen häufig als zeitabhängige Signale vor, wie zum Beispiel im Fall der
Elektrokardiogramm- oder Elektroenzephalogrammanalyse. Dies bringt die mathematische Signalanalyse
und die Zeitreihenanalyse ins Spiel.
Das in der Diagnostik und Beratung im medizinischen wie auch in angrenzenden Bereichen genutzte
Expertenwissen kann in klar abgegrenzten Gebieten zumindest zum Teil formalisiert und dann zum Aufbau
von entsprechenden Expertensystemen verwendet werden. Hier gehören zum Arbeitschwerpunkt regelbasierte,
etwa auf Fuzzylogik aufbauende Ansätze, wie auch rein datenbasierte Methoden. Letztere wurden zum Beispiel
zur Entwicklung einer Ernährungsberatungssoftware genutzt.
Im Fokus des technischen Bereichs steht eine innovative Methodik zur Unterstützung mehrkriterieller
Entscheidungsfindungsprozesse, die auf der transparenten Visualisierung von Wissenskontexten und der Generierung
ergonomischer Interaktionsmöglichkeiten basiert. Damit sind auch Nicht-Experten in der Lage, in komplexen
Entscheidungssituationen effektiv und effizient Alternativen abzuwägen. Verschiedene Typen von Kriterien – seien es
quantitative oder qualitative, objektive oder subjektive, aktive oder passive, abhängige oder unabhängige – können gleichzeitig
betrachtet werden, jeder Anwender kann im Entscheidungsraum nach seiner speziellen Strategie und unter Berücksichtigung
aktueller Restriktionen navigieren. Anwendungsfelder liegen in der Produktentwicklung, in der Analyse, dem Design und der
Optimierung von Prozessen, in der Informationsexploration und dem Innovationsmanagement.
Kompetenzen:
- Data Mining / multivariate Statistik
- Signal- und Zeitreihenanalyse
- Expertensysteme
- Mehrkriterielle Entscheidungsunterstützung
- Interaktives Wissensmanagement
- Visualisierung
Projekte / Produkte:
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