05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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Start date: 1995End date: 1999Publication Type: search.filters.UBSTyp.Abschlussarbeit (Diplom)

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    ItemOpen Access
    Visualisierung von Datenbank-Abfragen in Java
    (1999) Engelmann, Ralf
    In vielen Industriefirmen sind Produktionsanlagen mit Datenbanken verbunden, in welchen die anfallenden Prozessdaten gespeichert werden. Diese Prozessdaten werden nach verschiedenen Kriterien mit Hilfe von Datenbank-Abfragen ausgewertet und die Ergebnisse werden grafisch aufbereitet. Die Aufgabe des dieser Arbeit zu Grunde liegenden Projektes war es, solche Prozessdaten durch ein zu entwickelndes Anwendungssystem, basierend auf Java-Technologie in einem WWW-Browser zu präsentieren. CORBA (Common Object Request Broker Architecture) bietet ein standardisiertes Verfahren zur Realisierung verteilter Anwendungen. Die zu entwickelnde Anwendung wurde als verteilte Anwendung auf der Basis einer Three-tier-Anwendungsarchitektur entworfen und mit Hilfe der CORBA-Technologie realisiert. Der Einsatz der CORBA-Technologie in diesem Projekt erlaubt den flexiblen und intelligenten Zugriff auf die Datenbank und die gleichzeitige Verarbeitung der gelesenen Daten. Die Präsentation der aufbereiteten Daten erfolgt in einem Java-Applet, welches in einem WWW-Browser ausgeführt wird und durch die erwähnte CORBA-Technologie die Daten erhält. Dieses Projekt wurde in Zusammenarbeit mit der Industriefirma adstec Automation, Daten- und Systemtechnik GmbH (Oberaichen) durchgeführt.
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    ItemOpen Access
    Adaptive Informationsaufbereitung
    (1996) Maile, Annette
    Am Institut für Informatik der Universität Stuttgart werden in der Abteilung Graphische Systeme im Rahmen des Projekts POWER (Product modelling in object-oriented Databases with efficient Methods for Retrieval) die Anforderungen an eine integrierte, umfassende Produktdatenmodellierung untersucht und richtungsweisende Konzepte für ganzheitliche, bereichsübergreifende Informationssysteme im CAD/CAM-Bereich entwickelt. In dieser Diplomarbeit wird das Konzept eines Architekturmodells für die adaptive Informationsaufbereitung in bereichsübergreifenden, betrieblichen Informationssystemen entwickelt. Dazu wird zunächst das betriebliche Umfeld untersucht, um die unterschiedlichen Informationsbedürfnisse von Mitarbeitern zu analysieren und Informationsaufbereitungsarten sowohl für verschiedene Funktionsgruppen, als auch innerhalb einer Abteilung zu erarbeiten. Im Anschluß daran werden die Konzepte neuer Informationssysteme - wie Hypermedia, intelligente Agenten und computerunterstützte Lernsysteme - daraufhin untersucht, inwieweit sie für die Realisierung der adaptiven Informationsaufbereitung im betrieblichen Umfeld geeignet sind. Darauf aufbauend wird in Kapitel 4 das Konzept eines Architekturmodells für die adaptive Informationsaufbereitung entwickelt. Das Konzept soll offen sein, so daß es jederzeit um Informationsaufbereitungsarten erweitert werden kann. Anschließend wird das Architekturmodell anhand einiger Bereiche einer Beispielfirma implementiert. Die Implementierung der Arbeit erfolgt in Perl an HP-Workstations der Serie 9000/700.
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    Analyse der Eigenschaften von assoziativen Speichern für die Mustererkennung
    (1998) Bässler, Martin
    In dieser Diplomarbeit werden Hopfield - Netzwerke mit bis zu 32 Neuronen und asynchroner Abfrage untersucht. Dabei werden auf empirische Art die stabilen Zustände des assoziativen Speichers mit ihren zugeordneten Einzugsgebiete ermittelt anhand von Beispielnetzen. Besonderer Schwerpunkt sind dabei die Trajektorien, auf denen die stabilen Zustände erreicht werden, ausserdem wird die Eindeutigkeit der Zuordnung eines Anfangszustandes zu einem stabilen Zustand geprüft. Dabei traten Phänomene wie das der residuellen Fehler auf. In einem ersten Teil wird die benötigte Theorie aus der Literatur zusammengestellt. Gleichzeitig wird eine neue Erklärung für residuelle Fehler unter Verwendung derEnergiefunktion vorgeschlagen. Es ergaben sich 3 Typen von Zuständen: (1) Zustände, die einen stabilen Zustand repräsentieren (eingeprägte Muster bzw. durch einen residuellen Fehlerleicht verschobene Muster), (2) Zustände, die unabhängig von der Abfragereihenfolge immer zum gleichen stabilen Zustand streben (Zustände in Attraktionsbecken) und (3) Zustände, die je nach Abfragereihenfolge unterschiedliche stabile Zustände erreichen (nicht-zuordenbare Zustände). Der prozentuale Anteil nicht-zuordenbarer Zustände steigt mit wachsender Zahl der stabilen Zustände. Zustände in Attraktionsbecken können über unterschiedliche Trajektorien den stabilen Zustand erreichen. Die gefundenen Ergebnisse werden anhand größerer Netzwerksbeispiele validiert und im Hinblick auf die Verwendung assoziativer Speicher für die Mustererkennung diskutiert.