Möglichkeiten und Grenzen BLE-basierter Signaldaten für eine automatisierte Klassifizierung logistischer Prozesse
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29,80 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
28.02.2025
Verlag
TUDpressSeitenzahl
164
Maße (L/B/H)
21,2/15/1 cm
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-95908-798-8
Technisch basiert der Ansatz auf BLE-Beacons als Signalsender und Smartphones als Empfänger. Überwachte maschinelle Lernalgorithmen, darunter Support Vector Machines, Neuronale Netze und Random Forest, werden zur Prozesserkennung eingesetzt. Zur Generierung der Testdaten dient eine Gabelstapler-Prozesskette mit fünf Klassen. Zielgrößen sind eine Klassifizierungsgenauigkeit von ≥80 % sowie Kreuzvalidierungswerte innerhalb von ±15 %. Erste Ergebnisse zeigen ein deutliches Optimierungspotenzial (z. B. Random Forest: 61,32 %). Zur Verbesserung der Klassifikationsergebnisse werden die Methoden der Hyperparameteroptimierung (HPO) und ein Prüfalgorithmus implementiert. Während die HPO für nahezu alle Algorithmen-Kombinationen signifikante Verbesserungen erzielt und damit die Zielkriterien erfüllt werden, führt der Prüfalgorithmus lediglich zu geringen Optimierungen.
Die Ergebnisse bestätigen dennoch die Eignung von BLE-Signaldaten für eine präzise Klassifikation logistischer Prozesse und liefern eine fundierte Grundlage für weiterführende Forschungsarbeiten im Bereich der Materialflussanalyse.
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