Effiziente Mustererkennung durch spezielle neuronale Netze:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
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1997
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INHALTSVERZEICHNIS
INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
.
1
1.1
DIE
AUFGABENSTELLUNG
.
1
1.2
ALLGEMEINE
BEDEUTUNG
DER
MUSTERERKENNUNG
UND
DER
NEURONALEN
NETZE
.
2
1.3
MUSTERERKENNUNGSSYSTEM
.
4
1.4
GLIEDERUNG
DER
ARBEIT
.
6
2
KLASSISCHE
METHODEN
DER
MUSTERERKENNUNG
UND
BEKANNTE
NEURONALE
NETZE
.
8
2.1
KLASSISCHE
METHODEN
DER
MUSTERERKENNUNG
.
8
2.1.1
ALLGEMEINE
METHODEN
DER
KLASSIFIKATION:
OPTIMALER
BAYES
-
KLASSIFIKATOR
.
9
2.1.2
METHODEN
DER
KLASSIFIKATION
MIT
PARAMETRISCHEM
LERNEN
.
11
2.1.2.1
ALLGEMEINE
METHODEN
FUER
DAS
PARAMETRISCHE
LERNEN
.
.
12
2.1.2.2
AUF
UNIMODALEN
NORMALVERTEILUNGEN
BASIERENDE
KLASSIFIKATOREN
.
12
2.1.3
METHODEN
DER
KLASSIFIKATION
MIT
NICHTPARAMETRISCHEM
LERNEN
.
16
2.1.3.1
DIREKTE
SCHAETZUNG
VON
WAHRSCHEINLICHKEITSDICHTEN
.
16
2.1.3.2
NAECHSTER-NACHBAR
-
KLASSIFIKATOR
(NNK)
.
17
2.1.4
VERTEILUNGSFREIE
KLASSIFIKATOREN
.
19
2.1.4.1
LINEARE
KLASSIFIKATOREN
(LK)
.
19
2.1.4.2
POLYNOM-KLASSIFIKATOREN
(PLK)
.
21
2.1.4.3
STUECKWEISE
LINEARE
KLASSIFIKATOREN
(SLK
UND
MSK)
.
23
2.2
BEKANNTE
NEURONALE
NETZE
.
24
2.2.1
KOMPONENTEN
NEURONALER
NETZE
.
26
2.2.2
NEURONALE
NETZE,
DIE
LINEARE
UND
STUECKWEISE
LINEARE
KLASSENGRENZEN
BILDEN
.
28
2.2.2.1
EINSTUFIGE
PERZEPTRONS
UND
ADALINE-NETZE
.
28
2.22.2
MEHRSTUFIGE
PERZEPTRONS
UND
LERNENDE
VEKTORQUANTISIERUNG
(LVQ-NETZE)
.
30
2.2.3
NEURONALE
NETZE,
DIE
KLASSENGRENZEN
BELIEBIGER
FORM
BILDEN
KOENNEN
.
33
2.2.3.1
PROBABILISTISCHE
NEURONALE
NETZE
(PNN)
UND
RADIALE-BASISFUNKTIONEN-NETZE
(RBF
-
NETZE)
.
33
2.2.3.2
BACKPROPAGATION-NETZE
(BP-NETZE)
UND
IHRE
VARIANTEN
37
2.3
ZUSAMMENFASSUNG
.
44
EFFIZIENTE MUSTERERKENNUNG
DURCH
SPEZIELLE
NEURONALE
NETZE
3
NEUENTWICKELTE
NEURONALE
NETZE
.
48
3.1
EIN
SEHR
SCHNELL
LERNENDES
NEURONALES
NETZ
.
48
3.1.1
PROJEKTION
DER
EINGANGSVEKTOREN
AUF
EINE
LINIE
.
49
3.1.2
DAS
LEMVERFAHREN
ZUR
BESTIMMUNG
DER
PROJEKTIONSRICHTUNG
.
.
51
.
3.1.3
DER
AUFBAU
EINES
HSL-NETZES
.
.
52
3.1.4
BEMERKUNGEN
ZUM
HSL-NETZ
.
55
3.2
EIN
LOKAL
TRAINIERTES
NEURONALES
NETZ
.
57
3.2.1
DER
LTC
-
ALGORITHMUS
.
57
3.2.2
DER
AUFBAU
EINES
LTC
-
NETZES
.
62
3.2.3
PRINZIPIELLER
VERGLEICH
DES
LTC
-
NETZES
MIT
ANDEREN
NETZEN
.
64
3.3
EIN
LOKAL
UND
GLOBAL
TRAINIERTES
NEURONALES
NETZ
.
67
3.3.1
NORMIERUNG
DES
EINGANGSVEKTORS
.
67
3.3.2
VERWENDUNG
DER
SIGMOIDFUNKTION
.
69
3.3.3
PRINZIPIELLER
VERGLEICH
DES
LGT-NETZES
MIT
ANDEREN
NETZEN
.
.
72
3.4
ZUSAMMENFASSUNG
.
74
4
LEISTUNGSFAEHIGKEIT
NEURONALER
NETZE
IN
DER
MUSTERERKENNUNG
.
76
4.1
NEURONALE
NETZE
IM
VERHAELTNIS
ZU
KLASSISCHEN
METHODEN
DER
MUSTERERKENNUNG
.
76
4.2
VERFAHREN
DES
VERGLEICHS
.
78
4.3
LEISTUNGSMESSUNG
ANHAND
KUENSTLICHEN
DATEN
.
80
4.3.1
DAS
ZWEI-SPIRALEN-PROBLEM
.
80
4.3.2
DREI
STATISTISCHE
KLASSIFIKATIONSPROBLEME
.
87
4.4
LEISTUNGSMESSUNG
ANHAND
REALER
DATEN
.
98
4.4.1
SONAR-DATEN
.
98
4.4.2
KWELA-DATEN
.
101
4.4.3
PROBEN1
-
DATEN
.
104
4.5
ZUSAMMENFASSUNG
DER
UNTERSUCHUNGEN
.
114
5
FEHLERDIAGNOSE
MIT
HILFE
NEURONALER
NETZE
.
116
5.1
FEHLERDIAGNOSE
BEI
FLUGZEUGTRIEBWERKEN
.
116
5.1.1
VERARBEITUNG
ANHAND
DES
EXPERTENWISSENS
UND
DER
DATENANALYSE
.
118
5.1.1.1
VORVERARBEITUNG
IM
ZEITBEREICH
.
118
5.1.1.2
VORVERARBEITUNG
IM
FREQUENZBEREICH
.
119
5.1.2
KLASSIFIKATION
.
122
5.1.3
ERGEBNISSE
DER
EXPERIMENTE
.
124
5.2
FEHLERDIAGNOSE
BEI
ABGASKATALYSATOREN
.
127
5.2.1
TRANSFORMATION
DER
ROHDATEN
.
128
5.2.2
MERKMALSEXTRAKTION
IN
VERSCHIEDENEN
BEREICHEN
.
130
SEITEN
INHALTSVERZEICHNIS
5.2.2.1
MERKMALSEXTRAKTION
AUS
DEM
ZEITBEREICH
.
130
5.2.2.2
MERKMALSEXTRAKTION
AUS
DEM
FREQUENZBEREICH
.
131
S.2.2.3
MERKMALSEXTRAKTION
AUS
DER
AMPLITUDENWAHRSCHEINLICHKEITSDICHTE
.
132
5.2.3
KLASSIFIKATION
UND
ERGEBNISSE
DER
EXPERIMENTE
.
132
5.3
ABSCHLIESSENDE
BEMERKUNGEN
.
135
6
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
.
137
LITERATURVERZEICHNIS
.
141
VERZEICHNIS
DER
VERWENDETEN
SYMBOLE
.
149
VERZEICHNIS
DER
VERWENDETEN
ABKUERZUNGEN
.
156
SEITE
IN |
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