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Framework for ambient assistive living : handling dynamism and uncertainty in real time semantic services provisioningAloulou, Hamdi 25 June 2014 (has links) (PDF)
The heterogeneity of the environments as well as the diversity of patients' needs and profiles are major constraints that challenge the spread of ambient assistive living (AAL) systems. AAL environments are usually evolving by the introduction or the disappearance of sensors, devices and assistive services to respond to the evolution of patients' conditions and human needs. Therefore, a generic framework that is able to adapt to such dynamic environments and to integrate new sensors, devices and assistive services at runtime is required. Implementing such a dynamic aspect may produce an uncertainty derived from technical problems related to sensors reliability or network problems. Therefore, a notion of uncertain should be introduced in context representation and decision making in order to deal with this problem. During this thesis, I have developed a dynamic and extendible framework able to adapt to different environments and patients' needs. This was achieved based on my proposed approach of semantic Plug&Play mechanism. In order to handle the problem of uncertain information related to technical problems, I have proposed an approach for uncertainty measurement based on intrinsic characteristics of the sensors and their functional behaviors, then I have provided a model of semantic representation and reasoning under uncertainty coupled with the Dempster-Shafer Theory of evidence (DST) for decision making
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Multi-focus image fusion using local variability / Fusion d'image en utilisant la variabilité localeWahyuni, Ias Sri 28 February 2018 (has links)
Dans cette thèse, nous nous intéressons aux méthodes de la fusion d'images multi focales. Cette technique consiste à fusionner plusieurs images capturées avec différentes distances focales de la même scène. Cela permet d'obtenir une image de meilleure qualité à partir des deux images sources. Nous proposons une méthode de fusion d'images s'appuyant sur les techniques des pyramides Laplaciennes en utilisant comme règle de sélection les transformées d'ondelettes discretes(DWT: Discrete Wavelet Transform). Nous développons, par la suite, deux méthodes de fusion d'images multi focales basée sur la variabilité locale de chaque pixel. Elle tient en compte les informations dans la région environnante des pixels. La première consiste à utiliser la variabilité locale comme information dans la méthode de Dempster-Shafer. La seconde utilise une métrique basée sur la variabilité locale. En effet, la fusion proposée effectue une pondération de chaque pixel par une exponentielle de sa variabilité locale. Une étude comparative entre les méthodes proposées et celles existantes a été réalisée. Les résultats expérimentaux démontrent que nos méthodes proposées donnent des meilleurs fusions, tant dans la perception visuelle que dans l'analyse quantitative. / In this thesis, we are interested in the multi-focus image fusion method. This technique consists of fusing several captured images with different focal lengths of the same scene to obtain an image with better quality than the two source images. We propose an image fusion method based on Laplacian pyramid technique using Discrete Wavelet Transform (DWT) as a selection rule. We then develop two multi-focus image fusion methods based on the local variability of each pixel. It takes into account the information in the surrounding pixel area. The first method is to use local variability as an information in the Dempster-Shafer theory. The second method uses a metric based on local variability. Indeed, the proposed fusion method weighs each pixel by an exponential of its local variability. A comparative study between the proposed methods and the existing methods was carried out. The experimental results show that our proposed methods give better fusions, both in visual perception and in quantitative analysis.
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Uncertainty management in parameter identification / Gestion des incertitudes pour l'identification des paramètres matériauSui, Liqi 23 January 2017 (has links)
Afin d'obtenir des simulations plus prédictives et plus précises du comportement mécanique des structures, des modèles matériau de plus en plus complexes ont été développés. Aujourd'hui, la caractérisation des propriétés des matériaux est donc un objectif prioritaire. Elle exige des méthodes et des tests d'identification dédiés dans des conditions les plus proches possible des cas de service. Cette thèse vise à développer une méthodologie d'identification efficace pour trouver les paramètres des propriétés matériau, en tenant compte de toutes les informations disponibles. L'information utilisée pour l'identification est à la fois théorique, expérimentale et empirique : l'information théorique est liée aux modèles mécaniques dont l'incertitude est épistémique; l'information expérimentale provient ici de la mesure de champs cinématiques obtenues pendant l'essai ct dont l'incertitude est aléatoire; l'information empirique est liée à l'information à priori associée à une incertitude épistémique ainsi. La difficulté principale est que l'information disponible n'est pas toujours fiable et que les incertitudes correspondantes sont hétérogènes. Cette difficulté est surmontée par l'utilisation de la théorie des fonctions de croyance. En offrant un cadre général pour représenter et quantifier les incertitudes hétérogènes, la performance de l'identification est améliorée. Une stratégie basée sur la théorie des fonctions de croyance est proposée pour identifier les propriétés élastiques macro et micro des matériaux multi-structures. Dans cette stratégie, les incertitudes liées aux modèles et aux mesures sont analysées et quantifiées. Cette stratégie est ensuite étendue pour prendre en compte l'information à priori et quantifier l'incertitude associée. / In order to obtain more predictive and accurate simulations of mechanical behaviour in the practical environment, more and more complex material models have been developed. Nowadays, the characterization of material properties remains a top-priority objective. It requires dedicated identification methods and tests in conditions as close as possible to the real ones. This thesis aims at developing an effective identification methodology to find the material property parameters, taking advantages of all available information. The information used for the identification is theoretical, experimental, and empirical: the theoretical information is linked to the mechanical models whose uncertainty is epistemic; the experimental information consists in the full-field measurement whose uncertainty is aleatory; the empirical information is related to the prior information with epistemic uncertainty as well. The main difficulty is that the available information is not always reliable and its corresponding uncertainty is heterogeneous. This difficulty is overcome by the introduction of the theory of belief functions. By offering a general framework to represent and quantify the heterogeneous uncertainties, the performance of the identification is improved. The strategy based on the belief function is proposed to identify macro and micro elastic properties of multi-structure materials. In this strategy, model and measurement uncertainties arc analysed and quantified. This strategy is subsequently developed to take prior information into consideration and quantify its corresponding uncertainty.
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Spatial characterization of Western Interior Seaway paleoceanography using foraminifera, fuzzy sets and Dempster-Shafer theoryLockshin, Sam 15 July 2016 (has links)
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Relating Dependent Terms in Information RetrievalShi, Lixin 11 1900 (has links)
Les moteurs de recherche font partie de notre vie quotidienne. Actuellement, plus d’un tiers de la population mondiale utilise l’Internet. Les moteurs de recherche leur permettent de trouver rapidement les informations ou les produits qu'ils veulent. La recherche d'information (IR) est le fondement de moteurs de recherche modernes. Les approches traditionnelles de recherche d'information supposent que les termes d'indexation sont indépendants. Pourtant, les termes qui apparaissent dans le même contexte sont souvent dépendants. L’absence de la prise en compte de ces dépendances est une des causes de l’introduction de bruit dans le résultat (résultat non pertinents). Certaines études ont proposé d’intégrer certains types de dépendance, tels que la proximité, la cooccurrence, la contiguïté et de la dépendance grammaticale. Dans la plupart des cas, les modèles de dépendance sont construits séparément et ensuite combinés avec le modèle traditionnel de mots avec une importance constante. Par conséquent, ils ne peuvent pas capturer correctement la dépendance variable et la force de dépendance. Par exemple, la dépendance entre les mots adjacents "Black Friday" est plus importante que celle entre les mots "road constructions". Dans cette thèse, nous étudions différentes approches pour capturer les relations des termes et de leurs forces de dépendance. Nous avons proposé des méthodes suivantes: ─ Nous réexaminons l'approche de combinaison en utilisant différentes unités d'indexation pour la RI monolingue en chinois et la RI translinguistique entre anglais et chinois. En plus d’utiliser des mots, nous étudions la possibilité d'utiliser bi-gramme et uni-gramme comme unité de traduction pour le chinois. Plusieurs modèles de traduction sont construits pour traduire des mots anglais en uni-grammes, bi-grammes et mots chinois avec un corpus parallèle. Une requête en anglais est ensuite traduite de plusieurs façons, et un score classement est produit avec chaque traduction. Le score final de classement combine tous ces types de traduction. Nous considérons la dépendance entre les termes en utilisant la théorie d’évidence de Dempster-Shafer. Une occurrence d'un fragment de texte (de plusieurs mots) dans un document est considérée comme représentant l'ensemble de tous les termes constituants. La probabilité est assignée à un tel ensemble de termes plutôt qu’a chaque terme individuel. Au moment d’évaluation de requête, cette probabilité est redistribuée aux termes de la requête si ces derniers sont différents. Cette approche nous permet d'intégrer les relations de dépendance entre les termes. Nous proposons un modèle discriminant pour intégrer les différentes types de dépendance selon leur force et leur utilité pour la RI. Notamment, nous considérons la dépendance de contiguïté et de cooccurrence à de différentes distances, c’est-à-dire les bi-grammes et les paires de termes dans une fenêtre de 2, 4, 8 et 16 mots. Le poids d’un bi-gramme ou d’une paire de termes dépendants est déterminé selon un ensemble des caractères, en utilisant la régression SVM. Toutes les méthodes proposées sont évaluées sur plusieurs collections en anglais et/ou chinois, et les résultats expérimentaux montrent que ces méthodes produisent des améliorations substantielles sur l'état de l'art. / Search engine has become an integral part of our life. More than one-third of world populations are Internet users. Most users turn to a search engine as the quick way to finding the information or product they want. Information retrieval (IR) is the foundation for modern search engines. Traditional information retrieval approaches assume that indexing terms are independent. However, terms occurring in the same context are often dependent. Failing to recognize the dependencies between terms leads to noise (irrelevant documents) in the result. Some studies have proposed to integrate term dependency of different types, such as proximity, co-occurrence, adjacency and grammatical dependency. In most cases, dependency models are constructed apart and then combined with the traditional word-based (unigram) model on a fixed importance proportion. Consequently, they cannot properly capture variable term dependency and its strength. For example, dependency between adjacent words “black Friday” is more important to consider than those of between “road constructions”. In this thesis, we try to study different approaches to capture term relationships and their dependency strengths. We propose the following methods for monolingual IR and Cross-Language IR (CLIR): We re-examine the combination approach by using different indexing units for Chinese monolingual IR, then propose the similar method for CLIR. In addition to the traditional method based on words, we investigate the possibility of using Chinese bigrams and unigrams as translation units. Several translation models from English words to Chinese unigrams, bigrams and words are created based on a parallel corpus. An English query is then translated in several ways, each producing a ranking score. The final ranking score combines all these types of translations. We incorporate dependencies between terms in our model using Dempster-Shafer theory of evidence. Every occurrence of a text fragment in a document is represented as a set which includes all its implied terms. Probability is assigned to such a set of terms instead of individual terms. During query evaluation phase, the probability of the set can be transferred to those of the related query, allowing us to integrate language-dependent relations to IR. We propose a discriminative language model that integrates different term dependencies according to their strength and usefulness to IR. We consider the dependency of adjacency and co-occurrence within different distances, i.e. bigrams, pairs of terms within text window of size 2, 4, 8 and 16. The weight of bigram or a pair of dependent terms in the final model is learnt according to a set of features. All the proposed methods are evaluated on several English and/or Chinese collections, and experimental results show these methods achieve substantial improvements over state-of-the-art baselines.
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Raisonnement approximatif pour la détection et l'analyse de changements / Approximate reasoning for the detection and analysing of changesHaouas, Fatma 25 September 2019 (has links)
Cette thèse est le fruit de l’interaction de deux disciplines qui sont la détection de changements dans des images multitemporelles et le raisonnement évidentiel à l’aide de la théorie de Dempster-Shafer (DST). Aborder le problème de détection et d’analyse de changements par la DST nécessite la détermination d’un cadre de discernement exhaustif et exclusif. Ce problème s’avère complexe en l’absence des informations a priori sur les images. Nous proposons dans ce travail de recherche un nouvel algorithme de clustering basé sur l’algorithme Fuzzy-C-Means (FCM) afin de définir les classes sémantiques existantes. L’idée de cet algorithme est la représentation de chaque classe par un nombre varié de centroïdes afin de garantir une meilleure caractérisation de classes. Afin d’assurer l’exhaustivité du cadre de discernement, un nouvel indice de validité de clustering permettant de déterminer le nombre optimal de classes sémantiques est proposé. La troisième contribution consiste à exploiter la position du pixel par rapport aux centroïdes des classes et les degrés d’appartenance afin de définir la distribution de masse qui représente les informations. La particularité de la distribution proposée est la génération d’un nombre réduit des éléments focaux et le respect des axiomes mathématiques en effectuant la transformation flou-masse. Nous avons souligné la capacité du conflit évidentiel à indiquer les transformations multi-temporelles. Nous avons porté notre raisonnement sur la décomposition du conflit global et l’estimation des conflits partiels entre les couples des éléments focaux pour mesurer le conflit causé par le changement. Cette stratégie permet d’identifier le couple de classes qui participent dans le changement. Pour quantifier ce conflit, nous avons proposé une nouvelle mesure de changement notée CM. Finalement, nous avons proposé un algorithme permettant de déduire la carte binaire de changements à partir de la carte de conflits partiels. / This thesis is the interaction result of two disciplines that are the change detection in multitemporal images and the evidential reasoning using the Dempster-Shafer theory (DST). Addressing the problem of change detection and analyzing by the DST, requires the determination of an exhaustive and exclusive frame of discernment. This issue is complex when images lake prior information. In this research work, we propose a new clustering algorithm based on the Fuzzy-C-Means (FCM) algorithm in order to define existing semantic classes. The idea of this algorithm is the representation of each class by a varied number of centroids in order to guarantee a better characterization of classes. To ensure the frame of discernment exhaustiveness, we proposed a new cluster validity index able to identify the optimal number of semantic classes. The third contribution is to exploit the position of the pixel in relation to class centroids and its membership distribution in order to define the mass distribution that represents information. The particularity of the proposed distribution, is the generation of a reduced set of focal elements and the respect of mathematical axioms when performing the fuzzy-mass transformation. We have emphasized the capacity of evidential conflict to indicate multi-temporal transformations. We reasoned on the decomposition of the global conflict and the estimation of the partial conflicts between the couples of focal elements to measure the conflict caused by the change. This strategy allows to identify the couple of classes that participate in the change. To quantify this conflict, we proposed a new measure of change noted CM. Finally, we proposed an algorithm to deduce the binary map of changes from the partial conflicts map.
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Framework for ambient assistive living : handling dynamism and uncertainty in real time semantic services provisioning / Environnement logiciel pour l’assistance à l’autonomie à domicile : gestion de la dynamique et de l’incertitude pour la fourniture sémantique en temps réel de services d’assistanceAloulou, Hamdi 25 June 2013 (has links)
L’hétérogénéité des environnements ainsi que la diversité des profils et des besoins des patients représentent des contraintes majeures qui remettent en question l’utilisation à grande échelle des systèmes d’assistance à l’autonomie à domicile (AAL). En effet, afin de répondre à l’évolution de l’état des patients et de leurs besoins humains, les environnements AAL sont en évolution continue par l’introduction ou la disparition de capteurs, de dispositifs d’interaction et de services d’assistance. Par conséquent, une plateforme générique et dynamique capable de s’adapter à différents environnements et d’intégrer de nouveaux capteurs, dispositifs d’interaction et services d’assistance est requise. La mise en œuvre d’un tel aspect dynamique peut produire une situation d’incertitude dérivée des problèmes techniques liés à la fiabilité des capteurs ou à des problèmes de réseau. Par conséquent, la notion d’incertitude doit être introduite dans la représentation de contexte et la prise de décision afin de faire face à ce problème. Au cours de cette thèse, j’ai développé une plateforme dynamique et extensible capable de s’adapter à différents environnements et aux besoins des patients. Ceci a été réalisé sur la base de l’approche Plug&Play sémantique que j’ai proposé. Afin de traiter le problème d’incertitude de l’information lié à des problèmes techniques, j’ai proposé une approche de mesure d’incertitude en utilisant les caractéristiques intrinsèques des capteurs et leurs comportements fonctionnels. J’ai aussi fourni un modèle de représentation sémantique et de raisonnement avec incertitude associé avec la théorie de Dempster-Shafer (DST) pour la prise de décision / The heterogeneity of the environments as well as the diversity of patients’ needs and profiles are major constraints that challenge the spread of ambient assistive living (AAL) systems. AAL environments are usually evolving by the introduction or the disappearance of sensors, devices and assistive services to respond to the evolution of patients’ conditions and human needs. Therefore, a generic framework that is able to adapt to such dynamic environments and to integrate new sensors, devices and assistive services at runtime is required. Implementing such a dynamic aspect may produce an uncertainty derived from technical problems related to sensors reliability or network problems. Therefore, a notion of uncertain should be introduced in context representation and decision making in order to deal with this problem. During this thesis, I have developed a dynamic and extendible framework able to adapt to different environments and patients’ needs. This was achieved based on my proposed approach of semantic Plug&Play mechanism. In order to handle the problem of uncertain information related to technical problems, I have proposed an approach for uncertainty measurement based on intrinsic characteristics of the sensors and their functional behaviors, then I have provided a model of semantic representation and reasoning under uncertainty coupled with the Dempster-Shafer Theory of evidence (DST) for decision making
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Modelling of input data uncertainty based on random set theory for evaluation of the financial feasibility for hydropower projects / Modellierung unscharfer Eingabeparameter zur Wirtschaftlichkeitsuntersuchung von Wasserkraftprojekten basierend auf Random Set TheorieBeisler, Matthias Werner 24 August 2011 (has links) (PDF)
The design of hydropower projects requires a comprehensive planning process in order to achieve the objective to maximise exploitation of the existing hydropower potential as well as future revenues of the plant. For this purpose and to satisfy approval requirements for a complex hydropower development, it is imperative at planning stage, that the conceptual development contemplates a wide range of influencing design factors and ensures appropriate consideration of all related aspects.
Since the majority of technical and economical parameters that are required for detailed and final design cannot be precisely determined at early planning stages, crucial design parameters such as design discharge and hydraulic head have to be examined through an extensive optimisation process.
One disadvantage inherent to commonly used deterministic analysis is the lack of objectivity for the selection of input parameters. Moreover, it cannot be ensured that the entire existing parameter ranges and all possible parameter combinations are covered.
Probabilistic methods utilise discrete probability distributions or parameter input ranges to cover the entire range of uncertainties resulting from an information deficit during the planning phase and integrate them into the optimisation by means of an alternative calculation method.
The investigated method assists with the mathematical assessment and integration of uncertainties into the rational economic appraisal of complex infrastructure projects. The assessment includes an exemplary verification to what extent the Random Set Theory can be utilised for the determination of input parameters that are relevant for the optimisation of hydropower projects and evaluates possible improvements with respect to accuracy and suitability of the calculated results. / Die Auslegung von Wasserkraftanlagen stellt einen komplexen Planungsablauf dar, mit dem Ziel das vorhandene Wasserkraftpotential möglichst vollständig zu nutzen und künftige, wirtschaftliche Erträge der Kraftanlage zu maximieren. Um dies zu erreichen und gleichzeitig die Genehmigungsfähigkeit eines komplexen Wasserkraftprojektes zu gewährleisten, besteht hierbei die zwingende Notwendigkeit eine Vielzahl für die Konzepterstellung relevanter Einflussfaktoren zu erfassen und in der Projektplanungsphase hinreichend zu berücksichtigen.
In frühen Planungsstadien kann ein Großteil der für die Detailplanung entscheidenden, technischen und wirtschaftlichen Parameter meist nicht exakt bestimmt werden, wodurch maßgebende Designparameter der Wasserkraftanlage, wie Durchfluss und Fallhöhe, einen umfangreichen Optimierungsprozess durchlaufen müssen.
Ein Nachteil gebräuchlicher, deterministischer Berechnungsansätze besteht in der zumeist unzureichenden Objektivität bei der Bestimmung der Eingangsparameter, sowie der Tatsache, dass die Erfassung der Parameter in ihrer gesamten Streubreite und sämtlichen, maßgeblichen Parameterkombinationen nicht sichergestellt werden kann.
Probabilistische Verfahren verwenden Eingangsparameter in ihrer statistischen Verteilung bzw. in Form von Bandbreiten, mit dem Ziel, Unsicherheiten, die sich aus dem in der Planungsphase unausweichlichen Informationsdefizit ergeben, durch Anwendung einer alternativen Berechnungsmethode mathematisch zu erfassen und in die Berechnung einzubeziehen.
Die untersuchte Vorgehensweise trägt dazu bei, aus einem Informationsdefizit resultierende Unschärfen bei der wirtschaftlichen Beurteilung komplexer Infrastrukturprojekte objektiv bzw. mathematisch zu erfassen und in den Planungsprozess einzubeziehen. Es erfolgt eine Beurteilung und beispielhafte Überprüfung, inwiefern die Random Set Methode bei Bestimmung der für den Optimierungsprozess von Wasserkraftanlagen relevanten Eingangsgrößen Anwendung finden kann und in wieweit sich hieraus Verbesserungen hinsichtlich Genauigkeit und Aussagekraft der Berechnungsergebnisse ergeben.
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Modelling of input data uncertainty based on random set theory for evaluation of the financial feasibility for hydropower projectsBeisler, Matthias Werner 25 May 2011 (has links)
The design of hydropower projects requires a comprehensive planning process in order to achieve the objective to maximise exploitation of the existing hydropower potential as well as future revenues of the plant. For this purpose and to satisfy approval requirements for a complex hydropower development, it is imperative at planning stage, that the conceptual development contemplates a wide range of influencing design factors and ensures appropriate consideration of all related aspects.
Since the majority of technical and economical parameters that are required for detailed and final design cannot be precisely determined at early planning stages, crucial design parameters such as design discharge and hydraulic head have to be examined through an extensive optimisation process.
One disadvantage inherent to commonly used deterministic analysis is the lack of objectivity for the selection of input parameters. Moreover, it cannot be ensured that the entire existing parameter ranges and all possible parameter combinations are covered.
Probabilistic methods utilise discrete probability distributions or parameter input ranges to cover the entire range of uncertainties resulting from an information deficit during the planning phase and integrate them into the optimisation by means of an alternative calculation method.
The investigated method assists with the mathematical assessment and integration of uncertainties into the rational economic appraisal of complex infrastructure projects. The assessment includes an exemplary verification to what extent the Random Set Theory can be utilised for the determination of input parameters that are relevant for the optimisation of hydropower projects and evaluates possible improvements with respect to accuracy and suitability of the calculated results. / Die Auslegung von Wasserkraftanlagen stellt einen komplexen Planungsablauf dar, mit dem Ziel das vorhandene Wasserkraftpotential möglichst vollständig zu nutzen und künftige, wirtschaftliche Erträge der Kraftanlage zu maximieren. Um dies zu erreichen und gleichzeitig die Genehmigungsfähigkeit eines komplexen Wasserkraftprojektes zu gewährleisten, besteht hierbei die zwingende Notwendigkeit eine Vielzahl für die Konzepterstellung relevanter Einflussfaktoren zu erfassen und in der Projektplanungsphase hinreichend zu berücksichtigen.
In frühen Planungsstadien kann ein Großteil der für die Detailplanung entscheidenden, technischen und wirtschaftlichen Parameter meist nicht exakt bestimmt werden, wodurch maßgebende Designparameter der Wasserkraftanlage, wie Durchfluss und Fallhöhe, einen umfangreichen Optimierungsprozess durchlaufen müssen.
Ein Nachteil gebräuchlicher, deterministischer Berechnungsansätze besteht in der zumeist unzureichenden Objektivität bei der Bestimmung der Eingangsparameter, sowie der Tatsache, dass die Erfassung der Parameter in ihrer gesamten Streubreite und sämtlichen, maßgeblichen Parameterkombinationen nicht sichergestellt werden kann.
Probabilistische Verfahren verwenden Eingangsparameter in ihrer statistischen Verteilung bzw. in Form von Bandbreiten, mit dem Ziel, Unsicherheiten, die sich aus dem in der Planungsphase unausweichlichen Informationsdefizit ergeben, durch Anwendung einer alternativen Berechnungsmethode mathematisch zu erfassen und in die Berechnung einzubeziehen.
Die untersuchte Vorgehensweise trägt dazu bei, aus einem Informationsdefizit resultierende Unschärfen bei der wirtschaftlichen Beurteilung komplexer Infrastrukturprojekte objektiv bzw. mathematisch zu erfassen und in den Planungsprozess einzubeziehen. Es erfolgt eine Beurteilung und beispielhafte Überprüfung, inwiefern die Random Set Methode bei Bestimmung der für den Optimierungsprozess von Wasserkraftanlagen relevanten Eingangsgrößen Anwendung finden kann und in wieweit sich hieraus Verbesserungen hinsichtlich Genauigkeit und Aussagekraft der Berechnungsergebnisse ergeben.
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