course-details-portlet

TK8117 - Multivariat dataanalyse - videregående emner

Om emnet

Vurderingsordning

Vurderingsordning: Muntlig eksamen og arbeider
Karakter: Bestått/Ikke bestått

Vurderingsform Vekting Varighet Hjelpemidler Delkarakter
Arbeider 30/100
Muntlig eksamen 70/100

Faglig innhold

1. Kort repetisjon av a) Design of Experiments b) Analyse av en tabell (PCA etc.) c) Analyse av to tabeller med multivariate regresjonsmetoder
2. Modellering av tidsavhengige prosesser f.eks. batch data og andre prosesser med transiente signaler.
3. Analyse av multiblock data, f.eks. sensor-fusion for å finne unik og felles informasjon i flere datatabeller
4. Multidoméne modellering av prosesser som endrer seg både i tid og intensitet (IDLE modell).
5. Strategier for analyse av 3- dimensionale data ved hjelp av multiway metoder, e.g. PARAFAC.
6. Hvordan benytte modeller i real-time for prediksjon og deteksjon av outliers (multivariate prosess monitoring).
7. Validering og feature extraction i multivariate modeller.

Læringsutbytte

KUNNSKAPER: Studentene skal få oversikt over ulike metoder for å analysere data fra prosesser som er kontinuerlige og/eller tidsavhengig. Skal dessuten bli istand til å planlegge praktiske eksperimenter. Dette inkluderer sensor-fusion og hierarkiske modeller fra multiblock data.

FERDIGHETER: Studenten skal kunne organisere data fra ulike typer måleinstrumenter og med ulike dimensjoner og vurdere optimal forbehandling av data. Videre skal studenten kunne foreslå de mest egnete metoder gitt den aktuelle problemstillingen.

GENERELL KOMPETANSE: Kunne benytte ferdigheter og kunnskaper på nye problemstillinger Studenten skal kunne diskutere faglige problemstillinger med spesialister innen fagområdet men også foreslå metodiske tilnærminger i tverrfaglige prosjekter.

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger med praktiske eksempler. Prosjektarbeid på utvalgte datasett.

Kursmateriell

Oppgis ved kursets begynnelse.

Flere sider om emnet

Ingen

Fakta om emnet

Versjon: 1
Studiepoeng:  7.5 SP
Studienivå: Doktorgrads nivå

Undervisning

Termin nr.: 1
Undervises:  HØST 2020

Forelesningstimer: 2
Øvingstimer: 2
Fordypningstimer: 4

Undervisningsspråk: Engelsk, Norsk

Sted: Trondheim

Fagområde(r)
  • Kjemometri
  • Signalbehandling
  • Multivariat bildeanalyse
  • Statistisk forsøksplanlegging
  • Teknisk kybernetikk
Kontaktinformasjon
Emneansvarlig/koordinator: Faglærer(e):

Ansvarlig enhet
Institutt for teknisk kybernetikk

Telefon:

Eksamensinfo

Vurderingsordning: Muntlig eksamen og arbeider

Termin Statuskode Vurderings-form Vekting Hjelpemidler Dato Tid Digital eksamen Rom *
Høst ORD Muntlig eksamen 70/100
Rom Bygning Antall kandidater
Høst ORD Arbeider 30/100
Rom Bygning Antall kandidater
Vår ORD Muntlig eksamen 70/100
Rom Bygning Antall kandidater
Vår ORD Arbeider 30/100
Rom Bygning Antall kandidater
  • * Skriftlig eksamen plasseres på rom 3 dager før eksamensdato. Hvis mer enn ett rom er oppgitt, finner du ditt rom på Studentweb.
Eksamensinfo

For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"

Mer om eksamen ved NTNU