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Untersuchung von Methoden des maschinellen Lernens zur Zustandsanalyse von Ethernet-basierten Feldbussystemen

  • Mit zunehmender Automatisierung von Industrieanlagen und der daraus entstehenden leistungsfähigen Infrastrukturen, wird der Bedarf einer permanenten Netzwerküberwachung unumgänglich. Das Vorhersagen oder Analysieren des Netzwerkzustandes spielt dabei eine entscheidende Rolle. Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit der Untersuchung von Methoden des maschinellen Lernens zur Zustandsanalyse industrieller Netzwerke. Hierfür wurde zunächst mit einem Versuchsaufbau die dafürbenötigte Datenbasis geschaffen. Auf dieser Datenbasis wurden daraufhin verschiedene Klassifikations-Algorithmen trainiert und evaluiert. Dabei konnte festgestelltwerden, dass sich bestimmte typische Fehler schwerer als andere bestimmen lassen.

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Metadaten
Author:Philip Karopka
Advisor:Sven Hellbach
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Name:Indu-Sol GmbH
Blumenstraße 3, 04626 Schmölln
Date of Publication (online):2020/10/21
Year of first Publication:2020
Publishing Institution:Westsächsische Hochschule Zwickau
Tag:maschinelles Lernen
Page Number:94
Faculty:Westsächsische Hochschule Zwickau / Physikalische Technik, Informatik
Release Date:2021/01/19