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Originaltitel:
Optimisation of Filtration by Application of Data Mining Methods 
Übersetzter Titel:
Optimierung der Filtration durch Anwendung von Data Mining Methoden 
Jahr:
2006 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan 
Betreuer:
Delgado, Antonio (Univ.-Prof. Dr.-Ing.) 
Gutachter:
Geiger, Eberhard (Univ.-Prof. Dr.-Ing.); Kurz, Tomas (Prof. Dr.-Ing.) 
Format:
Text 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
BRA Brauwesen 
Stichworte:
Filtration; Optimisation; Data Mining; Brewing Technology 
Übersetzte Stichworte:
Filtration; Optimierung; Data Mining; Brauereitechnologie 
Schlagworte (SWD):
Bierherstellung; Filtration; Data Mining 
TU-Systematik:
BRA 590d; BRA 130d 
Kurzfassung:
The present thesis deals with the technological problem of predicting fil-tration from an information technological point of view, by application of data mining methods. This work follows the CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) approach and base upon the analysis of the historic data (production and laboratory data of five years) of a Munich brewery. Within the DM process three sub tasks are carried out. Firstly, the filtra-tion are classified and evaluated by means of two...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
In der vorliegenden Arbeit wird die Problematik der Filtrationsvorhersage aus informationstechnologischer Sicht, also unter Anwendung von Data Mining Verfahren, behandelt. Diese Arbeit folgt dem CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) Ansatz und basiert auf der Auswertung der historischen Daten einer Münchener Brauerei (Betriebs- und Labordaten der vergangenen 5 Jahre). Im Laufe des DM-Prozesses werden 3 Teilaufgaben bearbeitet. Als erstes ist dies die Klassifizierung und Bewe...    »
 
Veröffentlichung:
Universitätsbibliothek der Technischen Universität München 
Mündliche Prüfung:
10.11.2006 
Dateigröße:
9475656 bytes 
Seiten:
177 
Letzte Änderung:
26.02.2007