TY - THES A1 - Somody, Joseph Christian Campbell T1 - Leveraging deep learning for identification and structural determination of novel protein complexes from \(in\) \(situ\) electron cryotomography of \(Mycoplasma\) \(pneumoniae\) T1 - Tiefenlernen als Werkzeug zur Identifizierung und Strukturbestimmung neuer Proteinkomplexe aus der \(in\)-\(situ\)-Elektronenkryotomographie von \(Mycoplasma\) \(pneumoniae\) N2 - The holy grail of structural biology is to study a protein in situ, and this goal has been fast approaching since the resolution revolution and the achievement of atomic resolution. A cell's interior is not a dilute environment, and proteins have evolved to fold and function as needed in that environment; as such, an investigation of a cellular component should ideally include the full complexity of the cellular environment. Imaging whole cells in three dimensions using electron cryotomography is the best method to accomplish this goal, but it comes with a limitation on sample thickness and produces noisy data unamenable to direct analysis. This thesis establishes a novel workflow to systematically analyse whole-cell electron cryotomography data in three dimensions and to find and identify instances of protein complexes in the data to set up a determination of their structure and identity for success. Mycoplasma pneumoniae is a very small parasitic bacterium with fewer than 700 protein-coding genes, is thin enough and small enough to be imaged in large quantities by electron cryotomography, and can grow directly on the grids used for imaging, making it ideal for exploratory studies in structural proteomics. As part of the workflow, a methodology for training deep-learning-based particle-picking models is established. As a proof of principle, a dataset of whole-cell Mycoplasma pneumoniae tomograms is used with this workflow to characterize a novel membrane-associated complex observed in the data. Ultimately, 25431 such particles are picked from 353 tomograms and refined to a density map with a resolution of 11 Å. Making good use of orthogonal datasets to filter search space and verify results, structures were predicted for candidate proteins and checked for suitable fit in the density map. In the end, with this approach, nine proteins were found to be part of the complex, which appears to be associated with chaperone activity and interact with translocon machinery. Visual proteomics refers to the ultimate potential of in situ electron cryotomography: the comprehensive interpretation of tomograms. The workflow presented here is demonstrated to help in reaching that potential. N2 - Der heilige Gral der Strukturbiologie ist die Untersuchung eines Proteins in situ, und dieses Ziel ist seit der Auflösungsrevolution und dem Erreichen der atomaren Auflösung in greifbare Nähe gerückt. Das Innere einer Zelle ist keine verdünnte Umgebung, und Proteine haben sich so entwickelt, dass sie sich falten und so funktionieren, wie es in dieser Umgebung erforderlich ist; daher sollte die Untersuchung einer zellulären Komponente idealerweise die gesamte Komplexität der zellulären Umgebung umfassen. Die Abbildung ganzer Zellen in drei Dimensionen mit Hilfe der Elektronenkryotomographie ist die beste Methode, um dieses Ziel zu erreichen, aber sie ist mit einer Beschränkung der Probendicke verbunden und erzeugt verrauschte Daten, die sich nicht für eine direkte Analyse eignen. In dieser Dissertation wird ein neuartiger Workflow zur systematischen dreidimensionalen Analyse von Ganzzell-Elektronenkryotomographiedaten und zur Auffindung und Identifizierung von Proteinkomplexen in diesen Daten entwickelt, um eine erfolgreiche Bestimmung ihrer Struktur und Identität zu ermöglichen. Mycoplasma pneumoniae ist ein sehr kleines parasitäres Bakterium mit weniger als 700 proteinkodierenden Genen. Es ist dünn und klein genug, um in grossen Mengen durch Elektronenkryotomographie abgebildet zu werden, und kann direkt auf den für die Abbildung verwendeten Gittern wachsen, was es ideal für Sondierungsstudien in der strukturellen Proteomik macht. Als Teil des Workflows wird eine Methodik für das Training von Deep-Learning-basierten Partikelpicken-Modellen entwickelt. Als Proof-of-Principle wird ein Dataset von Ganzzell-Tomogrammen von Mycoplasma pneumoniae mit diesem Workflow verwendet, um einen neuartigen membranassoziierten Komplex zu charakterisieren, der in den Daten beobachtet wurde. Insgesamt wurden 25431 solcher Partikel aus 353 Tomogrammen gepickt und zu einer Dichtekarte mit einer Auflösung von 11 Å verfeinert. Unter Verwendung orthogonaler Datensätze zur Filterung des Suchraums und zur Überprüfung der Ergebnisse wurden Strukturen für Protein-Kandidaten vorhergesagt und auf ihre Eignung für die Dichtekarte überprüft. Letztendlich wurden mit diesem Ansatz neun Proteine als Bestandteile des Komplexes gefunden, der offenbar mit der Chaperonaktivität in Verbindung steht und mit der Translocon-Maschinerie interagiert. Das ultimative Potenzial der In-situ-Elektronenkryotomographie – die umfassende Interpretation von Tomogrammen – wird als visuelle Proteomik bezeichnet. Der hier vorgestellte Workflow soll dabei helfen, dieses Potenzial auszuschöpfen. KW - Kryoelektronenmikroskopie KW - Tomografie KW - Mycoplasma pneumoniae KW - Deep learning KW - cryo-EM KW - cryo-ET KW - tomography KW - mycoplasma KW - pneumoniae KW - deep learning KW - particle picking KW - membrane protein KW - visual proteomics Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-313447 ER - TY - THES A1 - Spoerhase, Joachim T1 - Competitive and Voting Location T1 - Kompetitive und präferenzbasierte Standortprobleme N2 - We consider competitive location problems where two competing providers place their facilities sequentially and users can decide between the competitors. We assume that both competitors act non-cooperatively and aim at maximizing their own benefits. We investigate the complexity and approximability of such problems on graphs, in particular on simple graph classes such as trees and paths. We also develop fast algorithms for single competitive location problems where each provider places a single facilty. Voting location, in contrast, aims at identifying locations that meet social criteria. The provider wants to satisfy the users (customers) of the facility to be opened. In general, there is no location that is favored by all users. Therefore, a satisfactory compromise has to be found. To this end, criteria arising from voting theory are considered. The solution of the location problem is understood as the winner of a virtual election among the users of the facilities, in which the potential locations play the role of the candidates and the users represent the voters. Competitive and voting location problems turn out to be closely related. N2 - Wir betrachten kompetitive Standortprobleme, bei denen zwei konkurrierende Anbieter ihre Versorger sequenziell platzieren und die Kunden sich zwischen den Konkurrenten entscheiden können. Wir nehmen an, dass beide Konkurrenten nicht-kooperativ agieren und auf die Maximierung ihres eigenen Vorteils abzielen. Wir untersuchen die Komplexität und Approximierbarkeit solcher Probleme auf Graphen, insbesondere auf einfachen Graphklassen wie Bäumen und Pfaden. Ferner entwickeln wir schnelle Algorithmen für kompetitive Einzelstandortprobleme, bei denen jeder Anbieter genau einen Versorger errichtet. Im Gegensatz dazu geht es bei Voting-Standortproblemen um die Bestimmung eines Standorts, der die Benutzer oder Kunden soweit wie möglich zufrieden stellt. Solche Fragestellungen sind beispielsweise bei der Planung öffentlicher Einrichtungen relevant. In den meisten Fällen gibt es keinen Standort, der von allen Benutzern favorisiert wird. Daher muss ein Kompromiss gefunden werden. Hierzu werden Kriterien betrachtet, die auch in Wahlsystemen eingesetzt werden: Ein geeigneter Standort wird als Sieger einer gedachten Wahl verstanden, bei der die möglichen Standorte die zur Wahl stehenden Kandidaten und die Kunden die Wähler darstellen. Kompetitive Standortprobleme und Voting-Standortprobleme erweisen sich als eng miteinander verwandt. KW - Standortproblem KW - NP-hartes Problem KW - Approximationsalgorithmus KW - Graph KW - Effizienter Algorithmus KW - competitive location KW - voting location KW - NP-hardness KW - approximation algorithm KW - efficient algorithm KW - graph KW - tree KW - graph decomposition Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-52978 ER - TY - THES A1 - Staehle, Barbara T1 - Modeling and Optimization Methods for Wireless Sensor and Mesh Networks T1 - Modellierungs- und Optimierungs-Methoden für drahtlose Sensor- und Mesh-Netze N2 - Im Internet der Zukunft werden Menschen nicht nur mit Menschen, sondern auch mit „Dingen“, und sogar „Dinge“ mit „Dingen“ kommunizieren. Zusätzlich wird das Bedürfnis steigen, immer und überall Zugang zum Internet zu haben. Folglich gewinnen drahtlose Sensornetze (WSNs) und drahtlose Mesh-Netze (WMNs) an Bedeutung, da sie Daten über die Umwelt ins Internet liefern, beziehungsweise einfache Internet-Zugangsmöglichkeiten schaffen. In den vier Teilen dieser Arbeit werden unterschiedliche Modellierungs- und Optimierungsmethoden für WSNs und WMNs vorgestellt. Der Energieverbrauch ist die wichtigste Metrik, wenn es darum geht die Kommunikation in einem WSN zu optimieren. Da sich in der Literatur sehr viele unterschiedliche Energiemodelle finden, untersucht der erste Teil der Arbeit welchen Einfluss unterschiedliche Energiemodelle auf die Optimierung von WSNs haben. Aufbauend auf diesen Überlegungen beschäftigt sich der zweite Teil der Arbeit mit drei Problemen, die überwunden werden müssen um eine standardisierte energieeffiziente Kommunikations-Lösung für WSNs basierend auf IEEE 802.15.4 und ZigBee zu realisieren. Für WMNs sind beide Probleme von geringem Interesse, die Leistung des Netzes jedoch umso mehr. Der dritte Teil der Arbeit führt daher Algorithmen für die Berechnung des Max-Min fairen (MMF) Netzwerk-Durchsatzes in WMNs mit mehreren Linkraten und Internet-Gateways ein. Der letzte Teil der Arbeit untersucht die Auswirkungen des LRA-Konzeptes. Dessen grundlegende Idee ist die folgende. Falls für einen Link eine niedrigere Datenrate als theoretisch möglich verwendet wird, sinkt zwar der Link-Durchsatz, jedoch ist unter Umständen eine größere Anzahl von gleichzeitigen Übertragungen möglich und der Gesamt-Durchsatz des Netzes kann sich erhöhen. Mithilfe einer analytischen LRA Formulierung und einer systematischen Studie kann gezeigt werden, dass eine netzwerkweite Zuordnung robusterer Datenraten als nötig zu einer Erhöhung des MMF Netzwerk-Durchsatzes führt. Desweitern kann gezeigt werden, dass sich LRA positiv auf die Leistungsfähigkeit eines IEEE 802.11 WMNs auswirkt und für die Optimierung des Netzes genutzt werden kann. N2 - In the future Internet, the people-centric communication paradigm will be complemented by a ubiquitous communication among people and devices, or even a communication between devices. This comes along with the need for a more flexible, cheap, widely available Internet access. Two types of wireless networks are considered most appropriate for attaining those goals. While wireless sensor networks (WSNs) enhance the Internet’s reach by providing data about the properties of the environment, wireless mesh networks (WMNs) extend the Internet access possibilities beyond the wired backbone. This monograph contains four chapters which present modeling and optimization methods for WSNs and WMNs. Minimizing energy consumptions is the most important goal of WSN optimization and the literature consequently provides countless energy consumption models. The first part of the monograph studies to what extent the used energy consumption model influences the outcome of analytical WSN optimizations. These considerations enable the second contribution, namely overcoming the problems on the way to a standardized energy-efficient WSN communication stack based on IEEE 802.15.4 and ZigBee. For WMNs both problems are of minor interest whereas the network performance has a higher weight. The third part of the work, therefore, presents algorithms for calculating the max-min fair network throughput in WMNs with multiple link rates and Internet gateway. The last contribution of the monograph investigates the impact of the LRA concept which proposes to systematically assign more robust link rates than actually necessary, thereby allowing to exploit the trade-off between spatial reuse and per-link throughput. A systematical study shows that a network-wide slightly more conservative LRA than necessary increases the throughput of a WMN where max-min fairness is guaranteed. It moreover turns out that LRA is suitable for increasing the performance of a contention-based WMN and is a valuable optimization tool. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/11 KW - Drahtloses Sensorsystem KW - Drahtloses vermaschtes Netz KW - Modellierung KW - Optimierung KW - IEEE 802.11 KW - IEEE 802.15.4 KW - Energieeffizienz KW - Fairness KW - Linkratenanpassung KW - Energy efficiency KW - Fairness KW - Link rate adaptation Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-64884 ER - TY - JOUR A1 - Staiger, Christine A1 - Cadot, Sidney A1 - Kooter, Raul A1 - Dittrich, Marcus A1 - Müller, Tobias A1 - Klau, Gunnar W. A1 - Wessels, Lodewyk F. A. T1 - A Critical Evaluation of Network and Pathway-Based Classifiers for Outcome Prediction in Breast Cancer JF - PLoS One N2 - Recently, several classifiers that combine primary tumor data, like gene expression data, and secondary data sources, such as protein-protein interaction networks, have been proposed for predicting outcome in breast cancer. In these approaches, new composite features are typically constructed by aggregating the expression levels of several genes. The secondary data sources are employed to guide this aggregation. Although many studies claim that these approaches improve classification performance over single genes classifiers, the gain in performance is difficult to assess. This stems mainly from the fact that different breast cancer data sets and validation procedures are employed to assess the performance. Here we address these issues by employing a large cohort of six breast cancer data sets as benchmark set and by performing an unbiased evaluation of the classification accuracies of the different approaches. Contrary to previous claims, we find that composite feature classifiers do not outperform simple single genes classifiers. We investigate the effect of (1) the number of selected features; (2) the specific gene set from which features are selected; (3) the size of the training set and (4) the heterogeneity of the data set on the performance of composite feature and single genes classifiers. Strikingly, we find that randomization of secondary data sources, which destroys all biological information in these sources, does not result in a deterioration in performance of composite feature classifiers. Finally, we show that when a proper correction for gene set size is performed, the stability of single genes sets is similar to the stability of composite feature sets. Based on these results there is currently no reason to prefer prognostic classifiers based on composite features over single genes classifiers for predicting outcome in breast cancer. KW - modules KW - protein-interaction networks KW - expression signature KW - classification KW - set KW - metastasis KW - stability KW - survival KW - database KW - markers Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-131323 VL - 7 IS - 4 ER - TY - JOUR A1 - Steinhaeusser, Sophia C. A1 - Oberdörfer, Sebastian A1 - von Mammen, Sebastian A1 - Latoschik, Marc Erich A1 - Lugrin, Birgit T1 - Joyful adventures and frightening places – designing emotion-inducing virtual environments JF - Frontiers in Virtual Reality N2 - Virtual environments (VEs) can evoke and support emotions, as experienced when playing emotionally arousing games. We theoretically approach the design of fear and joy evoking VEs based on a literature review of empirical studies on virtual and real environments as well as video games’ reviews and content analyses. We define the design space and identify central design elements that evoke specific positive and negative emotions. Based on that, we derive and present guidelines for emotion-inducing VE design with respect to design themes, colors and textures, and lighting configurations. To validate our guidelines in two user studies, we 1) expose participants to 360° videos of VEs designed following the individual guidelines and 2) immerse them in a neutral, positive and negative emotion-inducing VEs combining all respective guidelines in Virtual Reality. The results support our theoretically derived guidelines by revealing significant differences in terms of fear and joy induction. KW - virtual reality KW - virtual environments KW - immersion KW - emotions KW - design Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-284831 SN - 2673-4192 VL - 3 ER - TY - JOUR A1 - Steininger, Michael A1 - Abel, Daniel A1 - Ziegler, Katrin A1 - Krause, Anna A1 - Paeth, Heiko A1 - Hotho, Andreas T1 - ConvMOS: climate model output statistics with deep learning JF - Data Mining and Knowledge Discovery N2 - Climate models are the tool of choice for scientists researching climate change. Like all models they suffer from errors, particularly systematic and location-specific representation errors. One way to reduce these errors is model output statistics (MOS) where the model output is fitted to observational data with machine learning. In this work, we assess the use of convolutional Deep Learning climate MOS approaches and present the ConvMOS architecture which is specifically designed based on the observation that there are systematic and location-specific errors in the precipitation estimates of climate models. We apply ConvMOS models to the simulated precipitation of the regional climate model REMO, showing that a combination of per-location model parameters for reducing location-specific errors and global model parameters for reducing systematic errors is indeed beneficial for MOS performance. We find that ConvMOS models can reduce errors considerably and perform significantly better than three commonly used MOS approaches and plain ResNet and U-Net models in most cases. Our results show that non-linear MOS models underestimate the number of extreme precipitation events, which we alleviate by training models specialized towards extreme precipitation events with the imbalanced regression method DenseLoss. While we consider climate MOS, we argue that aspects of ConvMOS may also be beneficial in other domains with geospatial data, such as air pollution modeling or weather forecasts. KW - Klima KW - Modell KW - Deep learning KW - Neuronales Netz KW - climate KW - neural networks KW - model output statistics Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-324213 SN - 1384-5810 VL - 37 IS - 1 ER - TY - JOUR A1 - Steininger, Michael A1 - Kobs, Konstantin A1 - Davidson, Padraig A1 - Krause, Anna A1 - Hotho, Andreas T1 - Density-based weighting for imbalanced regression JF - Machine Learning N2 - In many real world settings, imbalanced data impedes model performance of learning algorithms, like neural networks, mostly for rare cases. This is especially problematic for tasks focusing on these rare occurrences. For example, when estimating precipitation, extreme rainfall events are scarce but important considering their potential consequences. While there are numerous well studied solutions for classification settings, most of them cannot be applied to regression easily. Of the few solutions for regression tasks, barely any have explored cost-sensitive learning which is known to have advantages compared to sampling-based methods in classification tasks. In this work, we propose a sample weighting approach for imbalanced regression datasets called DenseWeight and a cost-sensitive learning approach for neural network regression with imbalanced data called DenseLoss based on our weighting scheme. DenseWeight weights data points according to their target value rarities through kernel density estimation (KDE). DenseLoss adjusts each data point’s influence on the loss according to DenseWeight, giving rare data points more influence on model training compared to common data points. We show on multiple differently distributed datasets that DenseLoss significantly improves model performance for rare data points through its density-based weighting scheme. Additionally, we compare DenseLoss to the state-of-the-art method SMOGN, finding that our method mostly yields better performance. Our approach provides more control over model training as it enables us to actively decide on the trade-off between focusing on common or rare cases through a single hyperparameter, allowing the training of better models for rare data points. KW - supervised learning KW - imbalanced regression KW - cost-sensitive learning KW - sample weighting KW - Kerneldensity estimation Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-269177 SN - 1573-0565 VL - 110 IS - 8 ER - TY - THES A1 - Sun, Kaipeng T1 - Six Degrees of Freedom Object Pose Estimation with Fusion Data from a Time-of-flight Camera and a Color Camera T1 - 6DOF Posenschätzung durch Datenfusion einer Time-of-Flight-Kamera und einer Farbkamera N2 - Object six Degrees of Freedom (6DOF) pose estimation is a fundamental problem in many practical robotic applications, where the target or an obstacle with a simple or complex shape can move fast in cluttered environments. In this thesis, a 6DOF pose estimation algorithm is developed based on the fused data from a time-of-flight camera and a color camera. The algorithm is divided into two stages, an annealed particle filter based coarse pose estimation stage and a gradient decent based accurate pose optimization stage. In the first stage, each particle is evaluated with sparse representation. In this stage, the large inter-frame motion of the target can be well handled. In the second stage, the range data based conventional Iterative Closest Point is extended by incorporating the target appearance information and used for calculating the accurate pose by refining the coarse estimate from the first stage. For dealing with significant illumination variations during the tracking, spherical harmonic illumination modeling is investigated and integrated into both stages. The robustness and accuracy of the proposed algorithm are demonstrated through experiments on various objects in both indoor and outdoor environments. Moreover, real-time performance can be achieved with graphics processing unit acceleration. N2 - Die 6DOF Posenschätzung von Objekten ist ein fundamentales Problem in vielen praktischen Robotikanwendungen, bei denen sich ein Ziel- oder Hindernisobjekt, einfacher oder komplexer Form, schnell in einer unstrukturierten schwierigen Umgebung bewegt. In dieser Forschungsarbeit wird zur Lösung des Problem ein 6DOF Posenschätzer entwickelt, der auf der Fusion von Daten einer Time-of-Flight-Kamera und einer Farbkamera beruht. Der Algorithmus ist in zwei Phasen unterteilt, ein Annealed Partikel-Filter bestimmt eine grobe Posenschätzung, welche mittels eines Gradientenverfahrens in einer zweiten Phase optimiert wird. In der ersten Phase wird jeder Partikel mittels sparse represenation ausgewertet, auf diese Weise kann eine große Inter-Frame-Bewegung des Zielobjektes gut behandelt werden. In der zweiten Phase wird die genaue Pose des Zielobjektes mittels des konventionellen, auf Entfernungsdaten beruhenden, Iterative Closest Point-Algorithmus aus der groben Schätzung der ersten Stufe berechnet. Der Algorithmus wurde dabei erweitert, so dass auch Informationen über das äußere Erscheinungsbild des Zielobjektes verwendet werden. Zur Kompensation von signifikanten Beleuchtungsschwankungen während des Trackings, wurde eine Modellierung der Ausleuchtung mittels Kugelflächenfunktionen erforscht und in beide Stufen der Posenschätzung integriert. Die Leistungsfähigkeit, Robustheit und Genauigkeit des entwickelten Algorithmus wurde in Experimenten im Innen- und Außenbereich mit verschiedenen Zielobjekten gezeigt. Zudem konnte gezeigt werden, dass die Schätzung mit Hilfe von Grafikprozessoren in Echtzeit möglich ist. T3 - Forschungsberichte in der Robotik = Research Notes in Robotics - 10 KW - Mustererkennung KW - Maschinelles Sehen KW - Sensor KW - 3D Vision KW - 6DOF Pose Estimation KW - Visual Tracking KW - Pattern Recognition KW - Computer Vision KW - 3D Sensor Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-105089 SN - 978-3-923959-97-6 ER - TY - JOUR A1 - Sîrbu, Alina A1 - Becker, Martin A1 - Caminiti, Saverio A1 - De Baets, Bernard A1 - Elen, Bart A1 - Francis, Louise A1 - Gravino, Pietro A1 - Hotho, Andreas A1 - Ingarra, Stefano A1 - Loreto, Vittorio A1 - Molino, Andrea A1 - Mueller, Juergen A1 - Peters, Jan A1 - Ricchiuti, Ferdinando A1 - Saracino, Fabio A1 - Servedio, Vito D.P. A1 - Stumme, Gerd A1 - Theunis, Jan A1 - Tria, Francesca A1 - Van den Bossche, Joris T1 - Participatory Patterns in an International Air Quality Monitoring Initiative JF - PLoS ONE N2 - The issue of sustainability is at the top of the political and societal agenda, being considered of extreme importance and urgency. Human individual action impacts the environment both locally (e.g., local air/water quality, noise disturbance) and globally (e.g., climate change, resource use). Urban environments represent a crucial example, with an increasing realization that the most effective way of producing a change is involving the citizens themselves in monitoring campaigns (a citizen science bottom-up approach). This is possible by developing novel technologies and IT infrastructures enabling large citizen participation. Here, in the wider framework of one of the first such projects, we show results from an international competition where citizens were involved in mobile air pollution monitoring using low cost sensing devices, combined with a web-based game to monitor perceived levels of pollution. Measures of shift in perceptions over the course of the campaign are provided, together with insights into participatory patterns emerging from this study. Interesting effects related to inertia and to direct involvement in measurement activities rather than indirect information exposure are also highlighted, indicating that direct involvement can enhance learning and environmental awareness. In the future, this could result in better adoption of policies towards decreasing pollution. KW - transport microenvironments KW - exposure KW - pollution KW - carbon Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-151379 VL - 10 IS - 8 ER - TY - THES A1 - Tischler, German T1 - Theory and Applications of Parametric Weighted Finite Automata T1 - Theorie und Anwendungen parametrisch gewichteter endlicher Automaten N2 - Parametric weighted finite automata (PWFA) are a multi-dimensional generalization of weighted finite automata. The expressiveness of PWFA contains the expressiveness of weighted finite automata as well as the expressiveness of affine iterated function system. The thesis discusses theory and applications of PWFA. The properties of PWFA definable sets are studied and it is shown that some fractal generator systems can be simulated using PWFA and that various real and complex functions can be represented by PWFA. Furthermore, the decoding of PWFA and the interpretation of PWFA definable sets is discussed. N2 - Parametrisch gewichtete endliche Automaten (PWFA) sind eine multidimensionale Verallgemeinerung gewichteter endlicher Automaten, die sowohl die funktionale Mächtigkeit gewichteter endlicher Automaten als auch die affiner iterierter Funktionensystem umschließt. Die Arbeit diskutiert die Theorie und Anwendungen von PWFA. Es werden Eigenschaften der von PWFA definierbaren Mengen untersucht, gezeigt dass verschiedene fraktale Generatorsysteme mit PWFA simuliert werden können und dass viele praxisrelevante reelle und komplexe Funktionen und Relationen mit PWFA darstellbar sind. Ferner wird die Dekodierung von PWFA und die Interpretation PWFA-darstellbarer Mengen diskutiert. KW - Automat KW - Automata Theory Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-28145 ER -