@misc{Kiertscher2007, type = {Master Thesis}, author = {Kiertscher, Tobias}, title = {DynamicNodes - Entwurf und Implementierung eines Flussgraphen-basierten visuellen Programmiersystems zur parallelen Ausf{\"u}hrung auf Mehrprozessorsystemen}, publisher = {VDM Verlag Dr. M{\"u}ller}, address = {Saarbr{\"u}cken}, isbn = {978-3-639-03362-5}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:522-opus-429}, school = {Technische Hochschule Brandenburg}, pages = {172}, year = {2007}, abstract = {Entwicklungsumgebungen haben sich in den letzten Jahren von einfachen Texteditoren mit Compiler-Unterst{\"u}tzung zu wahren Feature-Monstern entwickelt. Dabei stand die komfortable Erzeugung und Verwaltung von Quelltext im Vordergrund. Diese Arbeit m{\"o}chte einen anderen Weg einschlagen. Eine visuelle Programmierumgebung zur Erzeugung und Ausf{\"u}hrung von Flussgraphen-basierten Programmen verspricht einen leicht zu erlernenden effektiven Entwicklungsprozess. Auf der Basis von Microsoft .NET und der Programmiersprache C\# beschreibt diese Arbeit den Entwurf und die Implementierung einer Programmierumgebung mit komfortabler Benutzeroberfl{\"a}che und leistungsf{\"a}higer Laufzeitumgebung. Sie entwirft ein Flussmodell, welches den experimentellen und produktiven Einsatz von Operationsknoten verschiedener Abstraktionsebenen in verschachtelten Flussgraphen erlaubt. Dabei k{\"o}nnen Konstanten, Wertdatentypen und Verweistypen verarbeitet werden. Die Programme werden automatisch auf mehreren Prozessoren parallel ausgef{\"u}hrt. Ein Hilfesystem und die Grundlage f{\"u}r benutzerfreundliche Funktionsbeschreibungen der Operationsknoten erleichtern den Einstieg f{\"u}r den Anwender. Das Programmiersystem kann in allen .NET-Programmiersprachen leicht um Operationsknoten erweitert werden.}, subject = {Programmiersystem ; Microsoft dot net ;}, language = {de} } @misc{Hoepner2007, type = {Master Thesis}, author = {Hoepner, Benjamin}, title = {Entwurf und Implementierung einer Applikation zur Visualisierung von Lernvorg{\"a}ngen bei selbstorganisierenden Karten}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:522-opus-376}, school = {Technische Hochschule Brandenburg}, year = {2007}, abstract = {Selbstorganisierende Karten stellen eine besondere Form von k{\"u}nstlichen neuronalen Netzen dar, die sich un{\"u}berwacht trainieren lassen. Ziel der Arbeit ist die Konzeption und Implementierung einer Anwendung zum Training von selbstorganisierenden Karten. Schwerpunkt ist hierbei die Darstellung des Lernverlaufs und die Visualisierung der Karte. Ausgangspunkt der Arbeit sei die vorhandene Applikation SOMARFF [Sch06], die in ihrem Funktionsumfang zu analysieren ist. Die neue Applikation soll den bestehenden Funktionsumfang in den Bereichen Datenvorverarbeitung, Training und Visualisierungen {\"u}bernehmen und weitere Visualisierungen, wie „P-Matrix" oder „Karte im Eingaberaum" enthalten. Zus{\"a}tzlich soll der Quantisierungsfehler geeignet dargestellt werden. Wesentliche Eigenschaften selbstorganisierender Karten sollen abstrahiert und austauschbar gestaltet werden, um es zu erm{\"o}glichen, neue Topologien, Distanzmetriken, Datenquellen und Nachbarschaftsfunktionen zu integrieren. Besonderer Wert wird dabei auf dieWiederverwendbarkeit von Modulen und Erweiterbarkeit durch neue Module gelegt. Bestandteil der Arbeit ist weiterhin eine aussagekr{\"a}ftige Dokumentation des Systems f{\"u}r Entwickler, eine Nutzeranleitung und der Nachweis der Funktionsf{\"a}higkeit des Programms durch geeignete Experimente. Diplomarbeit Abgabe: 26.07.2007 Kolloqium: 31.08.2007 Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn}, language = {de} }