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S. Hübner, Institute of Mathematics, University of Potsdam

Modeling of PCM-Signal-Classificators

Abstract:
Developing classifier systems for PCM-signals is usually considered as a complex
programming task in which the main focus is set on the development of proper
algorithms. On the other hand there is a great variety of existing techniques
that are in principle efficient enough to cope with standard classification
tasks. Nevertheless in many cases experts cannot use these procedures because
they are unable to put them into execution or modify all necessary parameters.
The question arises how the modeling-process itself can be facilitated, so that
domain experts may better use standard classification algorithms, which
knowledge engineering tools are necessary for that and if there are universal
procedures for knowledge-based modeling of classifier systems in PCM-time
series.

 Die Programmierung von Klassifikatoren für PCM-Signale wird meist als komplexe
 Aufgabe angesehen, bei der vor allem die Entwicklung von geeigneten
 Algorithmen im Vordergrund steht. Für viele Klassifikationsaufgaben stehen    
 allerdings bereits effiziente Verfahren zur Verfügung. Diese können jedoch    
 oftmals nicht zum Einsatz gebracht werden, da die meisten Fachexperten nicht  
 in der Lage sind, die Algorithmen anzuwenden bzw. zu modifizieren. Es stellt  
 sich die Frage, wie man Verfahren zur Klassifikation von PCM-Signalen Experten
 verschiedener Disziplinen besser zugänglich macht, welche methodischen
 Neuerungen hierfür erforderlich sind und ob es allgemeingültige
 Verfahrensabläufe zur wissensbasierten Modellierung von Klassifikatoren gibt.

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