Non-Parametric Methods for Data Processing and Knowledge Mining in Bioprocesses
Translated title:
Nicht-parametrische Methoden der Datenverarbeitung und des Knowledge-Mining für die Bioprozessanalyse
Author:
Adikaram, Kalutara Koralalage Lasantha Britto
Year:
2018
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan
Advisor:
Becker, Thomas (Prof. Dr.)
Referee:
Becker, Thomas (Prof. Dr.); Gronauer, Andreas (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
BRA Brauwesen; DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:
Parametric methods, nonparametric methods, bioprocess, biogas, linear fit identification, extrema identification, extrema filtering, density cluster identification, knowledge representation, multivariable analysis
Translated keywords:
Parametric methods, nonparametric methods, bioprocess, biogas, linear fit identification, extrema identification, extrema filtering, density cluster identification, knowledge representation, multivariable analysis
TUM classification:
BRA 200d
Abstract:
In process analysis, parametric methods provide accurate outcomes only within the considered domain, which makes them unsuitable for dynamic bioprocesses. In contrast, non-parametric methods are model-independent and require fewer underlying assumptions. As such they provide robust outcomes even with dynamic bioprocesses. We introduce non-parametric methods for linear fit identification, extrema identification, extrema filtering, and density cluster identification for bioprocess analysis.
Translated abstract:
In der Prozessanalyse ist die Genauigkeit der Ergebnisse parametrischer Methoden nur innerhalb eines definierten Wertebereiches gegeben. Damit sind diese Methoden für dynamische Bioprozesse ungeeignet. Nichtparametrische Methoden sind hingegen Modell unabhängig und erfordern nur wenige Grundannahmen. Sie können daher auch für sehr dynamische Bioprozesse robuste Ergebnisse liefern. Wir stellen hier nicht-parametrische Methoden für die lineare Approximation, Extremwertermittlung, Extremwertfilterung und Identifikation von Clustern für die Bioprozess-Analyse vor.
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In der Prozessanalyse ist die Genauigkeit der Ergebnisse parametrischer Methoden nur innerhalb eines definierten Wertebereiches gegeben. Damit sind diese Methoden für dynamische Bioprozesse ungeeignet. Nichtparametrische Methoden sind hingegen Modell unabhängig und erfordern nur wenige Grundannahmen. Sie können daher auch für sehr dynamische Bioprozesse robuste Ergebnisse liefern. Wir stellen hier nicht-parametrische Methoden für die lineare Approximation, Extremwertermittlung, Extremwertfilteru...
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