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Implementierung von partitionierenden Clusteralgorithmen zur automatisierten Verdichtung von Ortungsdaten

dc.contributor.authorKulpi, Frederik
dc.contributor.authorHaidn, Bernhard
dc.contributor.editorClasen, Michael
dc.contributor.editorHamer, Martin
dc.contributor.editorLehnert, Susanne
dc.contributor.editorPetersen, Brigitte
dc.contributor.editorTheuvsen, Brigitte
dc.date.accessioned2018-10-10T08:18:02Z
dc.date.available2018-10-10T08:18:02Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractIm Zuge der sich stetig vergrößernden Tierbestände in Milchviehställen wird ein kontinuierliches Erfassen von Tierbewegungen zunehmend erforderlich, um damit das individuelle Tierverhalten ableiten und deren tägliche Aktivitäten beschreiben zu können. Im Rahmen eines Versuchs wurde über einen mehrmonatigen Zeitraum in einem Laufstall ein Ortungssystem installiert, das in einem extrem großen Frequenzbereich operiert. Die Aufzeichnungsrate von etwa einer Position pro Tier und Sekunde hat zur Folge, dass die generierten Daten mit den heute verfügbaren Computern für die Informationsverarbeitung in Behörden nur bedingt geeignet sind. Daher wird das Erfasste unter Zuhilfenahme des partitionierenden Clusterungsalgorithmus von Lloyd, stallbereichsbezogen und vollautomatisiert vorverarbeitet.de
dc.identifier.isbn978-388579-620-6
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/17079
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofIT-Standards in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Fokus: Risiko- und Krisenmanagement
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-243
dc.titleImplementierung von partitionierenden Clusteralgorithmen zur automatisierten Verdichtung von Ortungsdatende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage92
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage89
gi.conference.date24.-25. Februar 2014
gi.conference.locationBonn
gi.conference.sessiontitleRegular Research Papers

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