Im Hauptseminar am 04.05.04 Non-linear Approach to Grouping, Dynamics and Organizational Informatics of Benthic Macroinvertebrate Communities in Streams.

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1 im Hauptseminar am 04.05.04 Non-linear Approach to Grouping, Dynamics and Organizational Informatics of Benthic Macroinvertebrate Communities in Streams by Artificial Neural Networks von Tae-Soo Chon, Young-Seuk Park, Inn-Sil Kwak und Eui Young Cha Diskussion des Artikels

2 betrachtete Flüsse und Arten Self-Organizing Map Adaptive Resonanztheorie Recurrent Neural Network Hinzunahme von Umweltdaten Strukturierung einer Biozönose Konzept der Exergie Wegweiser

3 Wo?

4 weggespülter Müll nach heftigen Regenfällen im Paldang-See am 28.08.03 Yangjae-Fluß Han-Fluß in Seoul

5 Was? HirudineaGastropoda Chironomus ChironomidaeOligochaeta

6 Self-Organizing Map (SOM) 1. Welches Neuron hat die geringste Distanz zum Input? 2. Änderung der Wichtungen in einer bestimmten Nachbarschaft 3. Verringerung des Nachbarschafts- Radius und der Lernrate

7

8 Patternizing der Arten

9 Kopplung mit Adaptiver Resonanztheorie Es wird untersucht, ob ein gegebenes Muster einer schon bekannten Klasse zugeordnet werden kann, - wenn ja, so wird diese in soweit angepasst, daß das neue Muster darin enthalten ist, - wenn nicht, so wird eine neue Musterklasse erzeugt. ART-Netze können somit neue Muster speichern, ohne dabei bereits trainierte Muster zu zerstören.

10 Architekturen zur Vorhersage von Änderungen in den Lebensgemeinschaften Multilayer Perceptron Recurrent Neural Network (Elman-Typ)

11 Hinzunahme von Umweltdaten Fließgeschwindigkeit Tiefe sedimentierte organische Masse Substratvolumen kleiner 0,5 mm. Der Korrelationskoeffizient stieg von 0,55 auf 0,94. Im Winter aber nur von 0,59 auf 0,6, da dann Umwelteinflüsse nur eine geringe Rolle spielen.

12 Sensitivitätsanalyse Juli 1997November 1997

13 Strukturierung der Organisation innerhalb einer Lebensgemeinschaft 5 funktionelle Gruppen (Filtrierer, Destruenten...) taxonomische Hierarchie 7 Klassen 19 Ordnungen 48 Familien 105 Arten bzw. Rassen

14 Exergie nicht Entropie (in J/Kelvin) Energie = Exergie + Anergie Exergie = W i * C i mit W i dem Informationsgehalt und C i der Konzentration der Biomasse