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P01 - Prädiktorfunktion

Prädiktorfunktion

P01 entwickelt eine Prädiktorfunktion, die Mikrodeskriptoren auf Werkstoffeigenschaften der Makroebene abbildet bzw. vorhersagt. Desweiteren wird ein Hypothesensystem geschaffen, welches die formale Überprüfung von Expertenanfragen auf der bestehenden Datenbasis mittels einer domänen-spezifischen Anfragesprache ermöglicht. Für die Prädiktorfunktion werden mittels Mehrzieloptimierung neue Operatoren entwickelt, die Relationen zwischen mehrdimensionalen, experimentellen Daten auf Mikro- und Makroebene herstellen, um möglichst genaue Vorhersage zu erzielen. Dies ist essentiell, um das angedachte Hochdurchsatzverfahren qualitativ zu steuern.

Publikationen

Sebastian Huhn, Heike Sonnenberg, Stephan Eggersgluess, Brigitte Clausen, Rolf Drechsler. Revealing Properties of Structural Materials by Combining Regression-based Algorithms and Nano Indentation Measurements Conference. 10th IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), Hawaii, USA, 2017 [Link zur Konferenz] [Link zum PDF [PDF] (1.9 MB)]

Harshad Dhotre, Stephan Eggersglüß, Rolf Drechsler. Identification of Efficient Clustering Techniques for Test Power Activity on the Layout. 26th IEEE Asian Test Symposium (ATS), Taipei, Taiwan, 2017 [Link zur Konferenz]

Sebastian Huhn, Stephan Eggersglüß, Rolf Drechsler. Reconfigurable TAP Controllers with Embedded Compression for Large Test Data Volume. 30th IEEE International Symposium on Defect and Fault Tolerance in VLSI and Nanotechnology Systems (DFT), Cambridge, UK, 2017 [Link zur Konferenz][Link zum PDF [PDF] (255 KB)]

Sebastian Huhn, Stephan Eggersglüß, Krishnendu Chakrabarty, Rolf Drechsler. Optimization of Retargeting for IEEE 1149.1 TAP Controllers with Embedded Compression. Design, Automation and Test in Europe (DATE), Lausanne, Schweiz, 2017 [Link zur Konferenz] [Link zum PDF [PDF] (285 KB)]

Drechsler, R., Eggersglüß, E., Ellendt, N., Huhn, S., Mädler, L. Exploring Superior Structural Materials Using Multi-Objective Optimization and Formal Techniques. 6th IEEE International Symposium on Embedded Computing & System Design (ISED), December 15-17, Patna, India, 2016.

Drechsler, N., Sülflow, A. and Drechsler, R. Incorporating user preferences in many-objective optimization using relation ε-preferred. Natural Computing, 2015. 14(3): p. 469-483.

Soeken, M. and Drechsler, R. Grammar-based program generation based on model finding. in 2013 8th IEEE Design and Test Symposium. 2013. IEEE.

Fey, G., et al. Effective robustness analysis using bounded model checking techniques. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 2011. 30(8): p. 1239-1252.

Sülflow, A., Drechsler,  N., Drechsler, R. Robust multi-objective optimization in high dimensional spaces. in International conference on evolutionary multi-criterion optimization. 2007. Springer.

Schmiedle, F., et al. Priorities in multi-objective optimization for genetic programming. in Proceedings of the 3rd Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation. 2001. Morgan Kaufmann Publishers Inc.

Projektleitung


Prof.Dr. phil. nat.habil.
Rolf Drechsler
drechsler@informatik.uni-bremen.de

 

assoziierte Projektleitung


Prof.
Michael Beetz, PhD
michael.beetz@uni-bremen.de

 

 

 

Aktualisiert von: Claudia Sobich