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Expertensystem-Projekte. Entwicklungsmethodik, Organisation und Management / Kurbel, K., Pietsch, W.
(1989)
Vor dem Hintergrund zunehmender gesellschaftlicher Veränderungen bei den Lebens- und Familienformen hat es sich die Commission on European Family Law (CEFL) seit 2001 zum Ziel gesetzt, unverbindliche Regelungsvorschläge für ein europaweit einheitliches Familienrecht zu schaffen. Die Vorstellung und Diskussion dieser auf rechtsvergleichender Basis erstellten Principles erfolgt auf den regelmäßig veranstalteten Tagungen der CEFL. Die nunmehr fünfte Konferenz zum Thema „Family Law and Culture in Europe – Developments, Challenges and Opportunities“ fand erstmals in Deutschland statt. Ausgerichtet wurde die Veranstaltung, zu der ca. 200 Teilnehmerinnen und Teilnehmern aus Wissenschaft und Praxis aus insgesamt 33 Ländern angereist waren, von Nina Dethloff (Direktorin des Instituts für Deutsches, Europäisches und Internationales Familienrecht an der Universität Bonn), Katharina Boele-Woelki (Direktorin des Utrecht Centre for European Research into Family Law und Preisträgerin des Anneliese Maier-Forschungspreises der Alexander von Humboldt-Stiftung) und Werner Gephart (Direktor des Käte Hamburger Kollegs „Recht als Kultur“).
Die Fallstudie FAYMONVILLE beschäftigt sich damit, wie es dem Familienunternehmen Faymonville aus Ostbelgien gelungen ist, sich zu einem der führenden Hersteller in seiner Branche zu entwickeln. Die gezielte Identifizierung neuer Märkte, die Fokussierung auf die relevanten Kundenbedürfnisse und eine konsistente Produktpolitik mit einem abgestimmten Fertigungskonzept legen die Grundsteine für den Erfolg. Das vorliegende Fallbeispiel zeigt anschaulich, wie es gelingen kann, den prinzipiellen Widerspruch zwischen wirtschaftlicher und kundenindividueller Fertigung erfolgreich aufzulösen.
Purpose
In the determination of the measurement uncertainty, the GUM procedure requires the building of a measurement model that establishes a functional relationship between the measurand and all influencing quantities. Since the effort of modelling as well as quantifying the measurement uncertainties depend on the number of influencing quantities considered, the aim of this study is to determine relevant influencing quantities and to remove irrelevant ones from the dataset.
Design/methodology/approach
In this work, it was investigated whether the effort of modelling for the determination of measurement uncertainty can be reduced by the use of feature selection (FS) methods. For this purpose, 9 different FS methods were tested on 16 artificial test datasets, whose properties (number of data points, number of features, complexity, features with low influence and redundant features) were varied via a design of experiments.
Findings
Based on a success metric, the stability, universality and complexity of the method, two FS methods could be identified that reliably identify relevant and irrelevant influencing quantities for a measurement model.
Originality/value
For the first time, FS methods were applied to datasets with properties of classical measurement processes. The simulation-based results serve as a basis for further research in the field of FS for measurement models. The identified algorithms will be applied to real measurement processes in the future.