Lernen mit einer Hybride aus Lernendem Klassifizierendem System und Selbstorganisierender Karte

Im Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, hat sich eine ganze Reihe von Verfahren etabliert, die von biologischen Vorbildern inspiriert sind. Die prominentesten Vertreter derartiger Verfahren sind zum einen Evolutionäre Algorithmen, zum anderen Künstliche Neuronale Netze. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Systems zum maschinellen Lernen, das Charakteristika beider Paradigmen in sich vereint: Das Hybride Lernende Klassifizierende System (HCS) wird basierend auf dem reellwertig kodierten eXtended Learning Classifier System (XCS), das als Lernmechanismus einen Genetischen Algorithmus enthält, und dem Wachsenden Neuralen Gas (GNG) entwickelt. Wie das XCS evolviert auch das HCS mit Hilfe eines Genetischen Algorithmus eine Population von Klassifizierern - das sind Regeln der Form [WENN Bedingung DANN Aktion], wobei die Bedingung angibt, in welchem Bereich des Zustandsraumes eines Lernproblems ein Klassifizierer anwendbar ist. Beim XCS spezifiziert die Bedingung in der Regel einen achsenparallelen Hyperquader, was oftmals keine angemessene Unterteilung des Zustandsraumes erlaubt. Beim HCS hingegen werden die Bedingungen der Klassifizierer durch Gewichtsvektoren beschrieben, wie die Neuronen des GNG sie besitzen. Jeder Klassifizierer ist anwendbar in seiner Zelle der durch die Population des HCS induzierten Voronoizerlegung des Zustandsraumes, dieser kann also flexibler unterteilt werden als beim XCS. Die Verwendung von Gewichtsvektoren ermöglicht ferner, einen vom Neuronenadaptationsverfahren des GNG abgeleiteten Mechanismus als zweites Lernverfahren neben dem Genetischen Algorithmus einzusetzen. Während das Lernen beim XCS rein evolutionär erfolgt, also nur durch Erzeugen neuer Klassifizierer, ermöglicht dies dem HCS, bereits vorhandene Klassifizierer anzupassen und zu verbessern. Zur Evaluation des HCS werden mit diesem verschiedene Lern-Experimente durchgeführt. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird in einer Reihe von Lernproblemen aus den Bereichen der Klassifikation, der Funktionsapproximation und des Lernens von Aktionen in einer interaktiven Lernumgebung unter Beweis gestellt.

Molecular genetic investigation of the Neolithic population history in the western Carpathian Basin

Der Fokus dieser Dissertation ist die populationsgenetische Analyse der neolithischen Bevölkerungswechsel in den 6.-5. Jahrtausende vor Christus, die im westlichen Karpatenbecken stattfanden. Die Zielsetzung der Studie war, mittels der Analyse von mitochondrialer und Y-chromosomaler aDNA, den Genpool der sechs neolithischen und kupferzeitlichen Populationen zu untersuchen und die daraus resultierenden Ergebnisse mit anderen prähistorischen und modernen genetischen Daten zu vergleichen.rnInsgesamt wurden 323 Individuen aus 32 ungarischen, kroatischen und slowakischen Fundplätzen beprobt und bearbeitet in den archäogenetischen Laboren der Johannes Gutenberg-Universität in Mainz. Die DNA Ergebnisse wurden mit verschiedenen populationsgenetischen Methoden ausgewertet. Vergleichsdaten von prähistorischen und modernen eurasiatischen Populationen wurden dazu gesammelt.rnDie HVS-I Region der mitochondrialen DNA konnten bei 256 Individuen reproduziert und authentifiziert werden (mit einer Erfolgsrate von 85.9%). Die Typisierung der HVS-II Region war in 80 Fällen erfolgreich. Testend alle gut erhaltene Proben, die Y-chromosomale Haplogruppe konnte in 33 männlichen Individuen typisiert werden.rnDie neolithischen, mitochondrialen Haplogruppen deuten auf eine hohe Variabilität des maternalen Genpools hin. Sowohl die mitochondrialen als auch die Y-chromosomalen Daten lassen Rückschlüsse auf eine nah-östliche bzw. südwestasiatische Herkunft der frühen Bauern zu. Die Starčevo- und linearbandkermaischen-Populationen in westlichem Karpatenbecken (letztere abgekürzt als LBKT) und die linearbandkermaischen-Population in Mitteleuropa (LBK) haben so starke genetische Ähnlichkeit, dass die Verbreitung der LBK nach Mitteleuropa mit vorangegangenen Wanderungsereignissen zu erklären ist. Die Transdanubische aDNA Daten zeigen hohe Affinität zu den publizierten prähistorischen aDNA Datensätzen von Mitteleuropa aus den 6.-4. Jahrtausende vor Chr. Die maternal-genetische Variabilität der Starčevo-Population konnte auch innerhalb der nachfolgenden Populationen Transdanubiens festgestellt werden. Nur kleinere Infiltrationen und Immigrationsereignissen konnten während der Vinča-, LBKT-, Sopot- und Balaton-Lasinja-Kultur in Transdanubien identifiziert werden. Zwischen den transdanubischen Regionen konnten mögliche genetische Unterschiede nur in der LBKT und in der Lengyel-Periode beobachtet werden, als sich die nördlichen Gruppen von den südlichen Populationen trennten. rnDie festgestellte Heterogenität der mtDNA in Zusammenhang mit der Y-chromosomalen Homogenität in den Starčevo- und LBK-Populationen, weisen auf patrilokale Residenzregeln und patrilineare Abstammungsregeln in den ersten Bauergemeinschaften hin. rnObwohl die hier präsentierten Daten einen großen Fortschritt in der Forschung von aDNA und Neolithikum des Karpatenbeckens und Mitteleuropas bedeuten, werfen sie auch mehrere Fragen auf, deren Beantwortung durch zukünftige Genomforschungen erbracht werden könnte.