Petra Perner Reihenfolge der Bücher

This book constitutes the refereed proceedings of the 16th Industrial Conference on Advances in Data Mining, ICDM 2016, held in New York, NY, USA, in July 2016. The 33 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 100 submissions. The topics range from theoretical aspects of data mining to applications of data mining, such as in multimedia data, in marketing, in medicine, and in process control, industry, and society.

This book constitutes the refereed proceedings of the 15th Industrial Conference on Advances in Data Mining, ICDM 2015, held in Hamburg, Germany, in July 2015. The 16 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from numerous submissions. The topics range from theoretical aspects of data mining to applications of data mining, such as in multimedia data, in marketing, in medicine and agriculture, and in process control, industry and society.

This book constitutes the refereed proceedings of the 11th International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, MLDM 2015, held in Hamburg, Germany in July 2015. The 41 full papers presented were carefully reviewed and selected from 123 submissions. The topics range from theoretical topics for classification, clustering, association rule and pattern mining to specific data mining methods for the different multimedia data types such as image mining, text mining, video mining and Web mining.

The 9th International Conference on Mass Data Analysis of Signals and Images with Applications in Medicine, r/g/b Biotechnology, Food Industries and Dietetics, Biometry and Security and Agriculture MDA 2014 held in July in St. Petersburg showed ince more that the event is an must for all specialists from research and industry a like images. This year, papers on four general topics were presented.

Industrieroboter zum Farbspritzen werden durch das direkte Teach-in-Verfahren programmiert, bei dem der Roboter am Handpunkt geführt wird. Die Achspositionen müssen in Echtzeit erfasst und gespeichert werden, wodurch für jede der maximal acht Achsen ein zeitlich gestaffelter Satz von Wegedaten entsteht, der die Bewegungsbahn abbildet. Bei der Wiedergabe der Bahnkurve müssen diese Werte von der Position Null aus dem Speicher ausgelesen und dem Lageregler als Sollwerte bereitgestellt werden, ein Prinzip, das als Multipunktspeicherprinzip bekannt ist. Die erforderliche Abtastzeit für die Wegedaten führt zu einem hohen Speicherbedarf für die Stützpunkte der Bahnkurve, weshalb eine Reduktion der Wegedaten notwendig ist. In dieser Arbeit werden Verfahren zur Datenreduktion für technologische Industrieroboter mit direkter Teach-in-Programmierung vorgestellt und anhand von Simulationsergebnissen bewertet. Kapitel 1 erläutert die Aufgabenstellung und Anforderungen an die Datenreduktionsverfahren. Kapitel 2 behandelt die Erstellung eines Testmodells zur Simulation des Bewegungsablaufs einer Roboterachse, an dem die Verfahren getestet werden. Kapitel 3 bietet eine Übersicht und Beschreibung möglicher Datenreduktionsverfahren. In Kapitel 4 werden die Untersuchungsergebnisse ausgewählter Verfahren präsentiert und diskutiert, gefolgt von einer Einschätzung dieser Verfahren in Kapitel 5.