Publikationen

Ikegami, Yukino; Sakurai, Yoshitaka; Sakai, Motoki; Fujikawa, Hiroshi; Tsuruta, Setsuo; Gonzalez, Avelino J.; Sakurai, Eriko; Damiani, Ernesto; Kutics, Andrea; Knauf, Rainer
A Visual Counseling Agent avatar with voice conversation and fuzzy response. - In: 2018 World Automation Congress, ISBN 978-1-5323-7791-4, (2018), S. 22-27

There are many IT workers, who suffer distress in their work. On the other hand, there are only a few counselors for providing mutual help. For this reason, we developed a counseling agent (CA) called Virtual Counseling Agent (VCA). This agent detects emotional words in the clients' utterances. In particular, it realizes the emotional changes and provides short summaries, that shows the client these changes. This paper introduces a further step to make the CA more humanoid by an image avatar with voice conversation using Google cloud speech API for high quality speech recognition. Moreover, the CA responses are derived by fuzzy reasoning with soft differences according to the fuzzy rules instead of random choices or sharp logic. This way, the responses became more human-like. The evaluation showed the effect of the new VCA.

https://doi.org/10.23919/WAC.2018.8430301

Bodenstein, Christoph;
Effiziente simulationsbasierte Optimierung farbiger stochastischer Petri-Netze. - Ilmenau : Universitätsbibliothek, 2018. - 1 Online-Ressource (231 Blätter)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2018

Modelle erleichtern das Verstehen und Verbesserung technischer Systeme. Dabei werden durch Abstraktion komplexer Systeme nur noch wesentliche Bestandteile von Design und Verhalten nachgebildet, das Modell ist damit deutlich leichter handhabbar und verständlicher als das reale System. Durch Anpassung des Modells bzw. seiner Konfiguration wird eine Optimierung des Systems erleichtert oder überhaupt erst ermöglicht. Optimierung eines Modells bedeutet dabei, aus der Menge aller Systemkonfigurationen diejenige(n) zu bestimmen, für die sich das Modell - und damit später auch das reale System - hinsichtlich bestimmter Bewertungskriterien bestmöglich verhält. Aufgrund zufälliger Einflussgrößen wird das Finden einer optimalen Systemkonfiguration auf konventionellem Wege unmöglich oder zumindest unrealistisch schwer. Hier setzt die indirekte Optimierung durch Simulation an. Ein großes Problem ist dabei der enorme Zeitbedarf von Simulationen. Thema der Arbeit ist die Frage, wie die Effizienz simulationsbasierter Optimierung durch Kombination bekannter und neuer Verfahren erhöht werden kann. Dafür wurde ein neues Verfahren der adaptiven Genauigkeitssteuerung mittels Multiphasen-Optimierung entwickelt. Für die Beantwortung der Frage wurde zunächst ein Analysewerkzeug erstellt, mit dem die verschiedenen Verfahren zur simulationsbasierten Optimierung untersucht werden können. Um auf bisherige Vorarbeiten und Veröffentlichungen am Fachgebiet aufzubauen, wurde für diese Arbeit das Simulationssystem TimeNET verwendet. Als formales Modell für komplexe, diskrete Systeme kommen farbige, stochastische Petri-Netze (Stochastic Colored Petri Nets) zum Einsatz. Typische Probleme simulationsbasierter Optimierung werden betrachtet. Es werden bekannte Verfahren verglichen und ein neues Verfahren vorgestellt, welches den Simulationszeitbedarf in Betracht zieht und damit auf die Anwendung für simulationsbasierte Optimierung zugeschnitten ist. Abschließend werden die Verfahren anhand von SCPN-Simulationen und Benchmarkfunktionen bewertet.

http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:ilm1-2018000264

Mayr, Simon; Grabmair, Gernot; Reger, Johann
Modeling high-speed positioning systems with focus on suitability for parameter estimation. - In: IFAC-PapersOnLine, ISSN 2405-8963, Bd. 51 (2018), 2, S. 397-402

https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.03.068

Poliakov, Mykhailo; Wuttke, Heinz-Dietrich; Henke, Karsten
Cognitive remote laboratories for studying the elements of the smart industry. - In: Proceedings of 2018 IEEE 9th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies, ISBN 978-1-5386-5903-8, (2018), S. 475-478

https://doi.org/10.1109/DESSERT.2018.8409180

Schulz, Steffen; Haueisen, Jens; Bär, Karl-Jürgen; Voss, Andreas
Multivariate assessment of the central-cardiorespiratory network structure in neuropathological disease. - In: Physiological measurement, ISSN 1361-6579, Bd. 39 (2018), 7, S. 074004, insges. 20 S.
Erratum: Bd. 39 (2018), 11, Seite 119601, insges. 1 S.

https://doi.org/10.1088/1361-6579/aace9b