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Auflistung nach Schlagwort "SVM"

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  • Zeitschriftenartikel
    A Majority Vote Based Classifier Ensemble for Web Service Classification
    (Business & Information Systems Engineering: Vol. 58, No. 4, 2016) Qamar, Usman; Niza, Rozina; Bashir, Saba; Khan, Farhan Hassan
    Service oriented architecture is a glue that allows web applications to work in collaboration. It has become a driving force for the service-oriented computing (SOC) paradigm. In heterogeneous environments the SOC paradigm uses web services as the basic building block to support low costs as well as easy and rapid composition of distributed applications. A web service exposes its interfaces using the Web Service Description Language (WSDL). A central repository called universal description, discovery and integration (UDDI) is used by service providers to publish and register their web services. UDDI registries are used by web service consumers to locate the web services they require and metadata associated with them. Manually analyzing WSDL documents is the best approach, but also most expensive. Work has been done on employing various approaches to automate the classification of web services. However, previous research has focused on using a single technique for classification. This research paper focuses on the classification of web services using a majority vote based classifier ensemble technique. The ensemble model overcomes the limitations of conventional techniques by employing the ensemble of three heterogeneous classifiers: Naïve Bayes, decision tree (J48), and Support Vector Machines. We applied tenfold cross-validation to test the efficiency of the model on a publicly available dataset consisting of 3738 real world web services categorized into 5 fields, which yielded an average accuracy of 92 %. The high accuracy is owed to two main factors, i.e., enhanced pre-processing with focused feature selection, and majority based ensemble classification.
  • Textdokument
    Entscheidungsunterstützung bei der Nutzung von Kläranlagen für Agrarsysteme
    (INFORMATIK 2022, 2022) Junker,Markus; Bernardi,Ansgar
    Absehbare Entwicklungen wie wachsende Bevölkerung in Städten, knappe Rohstoffe und Düngemittel, oder der Wunsch nach kurzen Transportwegen und regionalen Nahrungsmitteln motivieren neue Visionen für Agrarsysteme und Nahrungsproduktion der Zukunft. Ein innovativer Ansatz zur Nahrungsmittelproduktion besteht in der direkten Nutzung der bei einer Kläranlage anfallenden Ressourcen in einem baulich angegliederten Agrarsystem. Die Nutzung von Nährstoffen in den Stoffströmen der Kläranlage geht mit einigen Herausforderungen einher. Im Projekt SUSKULT wird untersucht, wie eine auf die Bedürfnisse solcher Agrarsysteme ausgerichtete Kläranlage gestaltet sein muss. In unserer Arbeit haben wir den Einsatz von Entscheidungsunterstützung in Form Maschineller Lernverfahren für die Vorhersage von Stoffkonzentrationen sowie Optimierungsverfahren für die Zusammenstellung von Nährlösungen aus verschiedenen Stoffströmen qualitativ untersucht. Es hat sich gezeigt, dass die entsprechenden Verfahren zumindest theoretisch an verschiedenen Stellen einen Beitrag liefern können.