Semantische Suche

In dieser Arbeit wird das EDA-Programm Eagle, das zur Erstellung elektronischer Schaltpläne und Leiterplatten genutzt wird, in das Vitruvius-Framework eingebunden. Bestandteile sind hierbei das Ableiten eines Ecore-Metamodells, das die Schaltplandatei von Eagle beschreibt, das Etablieren von Transformationen zwischen Ecore-Modellen und Schaltplandateien sowie das Extrahieren von Änderungen zwischen zwei chronologisch aufeinanderfolgenden Schaltplandateien. Die extrahierten Änderungen werden in das Vitruvius-Framework eingespielt, wo sie durch das Framework zu in Konsistenzbeziehung stehenden Ecore-Modellen propagiert werden. Zudem wird ein Verfahren eingesetzt, um Änderungen in der Schaltplandatei einem eindeutigen elektronischen Bauteil zuordnen zu können. Dies ist erforderlich, um Bauteile im Kontext mit anderen Programmen zu verfolgen, da die Eigenschaften eines Bauteils in verschiedenen Programmen variieren können.

Dabei werden Kontexte zum Darstellen von einzelnen Eigenschaften und als Menge zum Definieren eines Zustands in dem sich eine Entität befinden muss um auf ein Datum zugreifen zu dürfen. Des Weiteren wird eine Analyse beschrieben und evaluiert, welche in der Lage ist verbotene Datenzugriffe in einem modelliertem Systemzustand und Datenfluss zu identifizieren.

Current query selection strategies, use class label information to interpolate between opposite pairs at the decision boundary or select a query from a set of given unlabeled data points. However, these strategies cannot be used when no unlabeled and no negative observations are available. Then, one uses a query strategy function that rates the informativeness for any query candidate to synthesize the optimal query. While it is easy to calculate the most informative point in just a few dimensions, the curse of dimensionality quickly becomes a problem when searching for the most informative point in a high-dimensional space. This thesis takes a look at synthesizing queries in high-dimensional one-class cases via metaheuristics. The goal is to compare different metaheuristics experimentally with multiple data sets.

In der Arbeit werden die Zeitreihen auf statische Features abgebildet, um die Lernverfahren aus der Literatur anwenden zu können. Danach müssen die Features visualisiert werden, damit der Nutzer Feedback geben kann. Es wurde evaluiert inwiefern ein Fachexperte erkennen kann, ob es sich bei Zeitreihen um Ausreißer handelt und wie er bei der Entscheidung unterstützt werden kann.

In this thesis, we explore transitive combination of binary transformations and we study what the resulting problems are. We develop a catalog of six failure potentials that can manifest in failures with regards to consistency between the models. The knowledge about these failure potentials can inform a transformation developer about possible problems arising from the combination of transformations. One failure potential is a consequence of the transformation network topology and the used domain models. It can only be avoided through topology adaptations. Another failure potential emerges, when two transformations try to enforce conflicting consistency constraints. This can only be repaired through adaptation of the original consistency constraints. Both failure potentials are case-specific and cannot be solved without knowing which transformations will be combined. Furthermore, we develop two transformation implementation patterns to mitigate two other failure potentials. These patterns can be applied by the transformation developer to an individual transformation definition, independent of the combination scenario. For the remaining two failure potentials, no general solution was found yet and further research is necessary.

We evaluate the findings with a case study that involves two independently developed transformations between a component-based software architecture model, a UML class diagram and its Java implementation. All failures revealed by the evaluation could be classified with the identified failure potentials, which gives an initial indicator for the completeness of our failure potential catalog. The proposed patterns prevented all failures of their targeted failure potential, which made up 70% of all observed failures, and shows that the developed implementation patterns are applicable and help to mitigate issues occurring from transitively combining binary transformations.

In this thesis the effectiveness of density-based outlier detection algorithms (such as KNN, LOF and related methods) on entirely synthetically generated data are compared, using its underlying density as ground truth.

Die Sprache Modular Simulation Language modelliert die Kopplung zwischen verschiedenen Simulationen. Die Kopplung von Simulationen dient dem besseren Verständnis und der Austauschbarkeit. In dieser Arbeit wird geprüft, ob die Sprache alle nötigen Modelle erhält um universell Kommunikation, Struktur und Kopplung von beliebigen Simulationen darstellen zu können. Dazu wurde die Cloud Simulation Cloud Sim Plus ausgewählt und die Kommunikation von zwei Features dieser Simulation modelliert. Während der Modellierung wurden fehlende Elemente der Sprache identifiziert und Lösungsvorschläge integriert oder diskutiert. Das Ergebnis zeigt, dass sie Modular Simulation Language zum aktuellen Zeitpunkt nicht vollständig ist, das Thema aber weiter untersucht werden muss.

number of attributes, which are referred to as dimensions, hinder the search of objects that normally not occur. For instance, consider a money transaction that has been not legally carried out. Such objects are called outlier. A common method to detect outliers in high dimensional datasets are based on the search in subspaces of the dataset. These subspaces have the characteristics to reveal possible outliers. The most common evaluation of algorithms searching for subspaces is based on benchmark datasets. However, the benchmark datasets are often not suitable for the evaluation of these subspace search algorithms. In this context, we present a method that evaluates subspace search algorithms without relying on benchmark datasets by hiding outliers in the result set of a subspace search algorithm.