Anwendungen
SportmedizinDie Untersuchung von multivariaten Zeitreihen über Gliedmassenstellung und Muskelaktivität beim Inline Skating mit der Time Series Knowledge Mining Methode ergab interpretierbare temporale Muster, die die typische Koordination von Muskeln im Bewegungsablauf beschreiben. Diese Erkenntnisse können für Rehabilitationsmassnahmen und Trainingssteuerung verwendet werden. Zeitreihen Inline Skating |
AktienanalyseDie Selbstorganisation von 8.000 an den US Börsen notierten Unternehmen führte zu einer neuartigen Segmentierung des Aktienmarktes. Aus dem daraus gewonnenen Wissen konnte auf die Wahrscheinlichkeit eines Kursgewinnes von Aktien geschlossen werden. Eine diesbezügliche Prognose erwies sich auch bei den derzeit generell schlechten Märkten als erfolgreich. |
DNA MicroarraysBei einer Analyse von DNA Microarray Daten war es möglich, in einem Datensatz mit ca. 4000 Gendaten die für eine Krankheitsprognose relevantesten zu extrahieren. Die Reduktion auf führte zu 19 besonders relevanten Gene. Erst diese enorme Reduzierung der Komplexität ermöglicht eine weitergehende Untersuchung der Gene auf ihre genaue Funktion. Erste Untersuchungen lassen auf ein neues Verständnis von Tumorwachstum bei einer verbreiteten Art von Tumoren bei Kindern (Neuroblastome) schließen. |
KundensegmentierungDie Anwendung auf das Kundenverhalten einer Mobilfunk Gesellschaft ermöglichte eine Klassifizierung der Kunden in verschiedene Gruppen. Hierin konnte neues Wissen über das Verhalten von Kundensegmenten gewonnen werden. Von besonderem Interesse waren die Kunden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit bald den Vertrag kündigen. |
Internistische LabordiagnosenEin Beispiel aus der Medizin ist die Diagnose von Krankheiten von Borrelliose oder Meningitis anhand einer Analyse der Rückenmarksflüssigkeit (Liquor). Die größte Gruppe (rot) die sich in der U-Sphere herauskristallisiert, repräsentiert die nicht infizierten Patienten heraus. Die anderen Gruppen stellen zum Teil noch nicht bekannte Unterformen der Infektion dar. |
Mountain Wave ProjektDie Arbeitsgruppe Datenbionik arbeitet am Mountain Wave Projekt mit. Hierbei werden Flugdaten, z.B. von Recordflügen aus den Anden, ausgewertet. Ziel ist die Förderung des meteorologischen Wissens über das Auftreten und die Gestalt von atmosphärischen Leewellenstrukturen (Mountain Waves).
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