Modellbildung mittels Symbolischer Regression zur Messunsicherheitsbestimmung komplexer Messprozesse

Bei der Bestimmung der Messunsicherheit stellt die Modellbildung komplexer Messprozesse eine Herausforderung dar. In der Forschungsarbeit wird basierend auf einer Relevanzbewertung mittels Feature Selection Algorithmen ein Modellbildungsverfahren entwickelt. Für die Modellbildung wird die Symbolische Regression untersucht. Über ein Regressions-basiertes Verfahren wird eine messbereichsspezifische Angabe der Validierung ermöglicht. Ergebnis ist ein aufwandsreduziertes Verfahren zur Modellbildung.