Merkmalsextraktion durch Methoden des unüberwachten maschinellen Lernens zur Klassifikation von Aerosol-Rückstreuprofilen aus LIDAR-Ceilometern - Niels Gandraß (2019)
In dieser Bachelorarbeit wird ein Verfahren zur unüberwachten Merkmalsextraktion aus Aerosol-Rückstreuprofilen vorgestellt. Hierbei werden LIDAR-Ceilometer Messdatensätze zuerst einer Vorverarbeitung unterzogen, um dann mithilfe eines Convolutional-Autoencoders in komprimierte Merkmalsvektoren überführt zu werden. Auf Basis dieser Merkmalsvektoren findet ein initiales Clustering statt, welches durch Minimierung der KL-Divergenz zu einer gewählten Zielverteilung weiter optimiert wird. Zwei Experimente, zunächst auf dem MNIST-Zifferndatensatz und im Anschluss mit realen Ceilometerdaten, haben die Funktionsfähigkeit des Ansatzes bestätigt. Erfolgreich konnten so einige meteorologische Phänomene in Clustern gruppiert und halbautomatisch mit Labels versehen werden. Neben den Implementationsdetails des Verfahrens werden außerdem einige Eigenschaften der vorliegenden Messdaten besprochen sowie ein umfangreicher Ausblick auf weitere Forschung in diesem Gebiet gegeben.