Datengetriebene Kontextgenerierung für die Lotsenspracherkennung

Kurzfassung

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Vorhersage potentieller Lotsenbefehle für gegebene Luftraumsituationen zur Unterstützung einer Spracherkennungssoftware. Es wird ein Konzept für einen datenbasierten Ansatz entwickelt, bei dem in Simulationsläufen aufgezeichnete Daten benutzt werden, um Vorhersagemodelle zu generieren und zu evaluieren. Die Vorhersagemodelle werden mit der Data Mining Software Weka aus einem Teil der Daten erzeugt. Die Leistung der Modelle wird anschließend mit den restlichen Simulationsdaten getestet. Bewertet werden das korrekte Vorhersagen sowie die Präzision, mit der Befehle zur Geschwindigkeitsverringerung vorhergesagt bzw. ausgeschlossen werden