Klassifikation von Mustern:
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Berlin [u.a.]
Springer
1983
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INHALT
1.
EINFUEHRUNG
.
1
1.1
ALLGEMEINES
1
1.2
DEFINITIONEN
2
1.3
GRUNDSAETZLICHE
VORGEHENSWEISE
10
1.4
THEMATIK
DES
BUCHES
14
1.5
ANWENDUNGEN
15
1.6
ZUSAMMENFASSUNG
17
2.
VORVERARBEITUNG
.
20
2.1
CODIERUNG
21
2.1.1
ALLGEMEINE
BEMERKUNGEN
21
2.1.2
ABTASTUNG
22
2.1.3
PULS
CODE
MODULATION
28
2.1.4
CODIERUNG
DER
LAUFLAENGE
32
2.1.5
KETTENCODIERUNG
33
2.1.6
ERGAENZENDE
BEMERKUNGEN
34
2.2
SCHWEL
1
WERTOPERATIONEN
34
2.3
VERBESSERUNG
VON
MUSTERN
39
2.3.1
ANLIEGEN
39
2.3.2
LINEARE
SYSTEME
39
2.3.3
DISKRETE
FOURIER
TRANSFORMATION
43
2.3.4
GESICHTSPUNKTE
ZUR
AUSWAHL
EINES
LINEAREN
SYSTEMS
50
2.3.5
NICHTLINEARE
OPERATIONEN
54
2.4
NORMIERUNGSMASSNAHMEN
60
2.4.1
ANLIEGEN
60
2.4.2
GROESSE
61
2.4.3
LAGE
64
2.4.4
ENERGIE
66
2.4.5
STRICHSTAERKE
69
2.4.6
SPRECHER
72
2.4.7
ERGAENZENDE
BEMERKUNGEN
73
2.5
OPERATIONEN
AUF
DISKRETEN
MUSTERN
73
2.5.1
.ZUSAMMENHANG
IN
DISKRETEN
MUSTERN
73
2.5.2
PARALLELE
UND
SEQUENTIELLE
OPERATIONEN
75
2.6
ZUSAMMENFASSUNG
76
VIII
3.
MERKMALE
.
79
3.1
ANLIEGEN
UND
ALLGEMEINE
ANSAETZE
80
3.2
HEURISTISCHE
METHODEN
82
3.2.1
ENTWICKLUNG
NACH
EINER
ORTHOGONALBASIS
82
3.2.2
ANWENDUNG
DER
DISKRETEN.
FOURIER
TRANSFORMATION
84
3.2.3
ANWENDUNG
DER
WALSH
TRANSFORMATION
91
3.2.4
DIE
R-TRANSFORMATION
97
3.2.5
LINEARE
VORHERSAGE
97
3.2.6
MOMENTE
101
3.2.7
MERKMALSFILTER
102
3.2.8
KENNZAHLEN
105
3.3
ANALYTISCHE
METHODEN
108
3.3.1
KRITERIEN
108
3.3.2
PROBLEMABHAENGIGE
REIHENENTWICKLUNG
109
3.3.3
OPTIMALE
LINEARE
TRANSFORMATIONEN
116
3.3.4
BEMERKUNGEN
123
3.4
MERKMALBEWERTUNG
UND
-AUSWAHL
126
3.4.1
ANLIEGEN
UND
PROBLEME
126
3.4.2
GUETEMASSE
FUER
MERKMALE
127
3.4.3
AUSWAHL
VERFAHREN
136
3.5
SYMBOLE
141
3.5.1
FESTLEGUNG
VON
SYMBOLEN
141
3.5.2
EXTRAKTION
VON
SYMBOLEN
144
3.6
BEISPIELE
FUER
MERKMALE
151
3.7
ZUSAMMENFASSUNG
156
4.
NUMERISCHE
KLASSIFIKATION
.
159
4.1
STATISTISCHE
KLASSIFIKATOREN
160
4.1.1
VORAUSSETZUNGEN
160
4.1.2
BESTIMMUNG
VON
VERTEILUNGSDICHTEN
161
4/1.3
DER
OPTIMALE
KLASSIFIKATOR
164
4.1.4
SPEZIALISIERUNGEN
168
4.1.5
FEHLERWAHRSCHEINLICHKEIT
UND
KOSTEN
173
4.1.6
KLASSENWEISE
NORMAL
VERTEILTE
MERKMAL
VEKTOREN
175
4.2
VERTEILUNGSFREIE
KLASSIFIKATOREN
180
4.2.1
ANNAHMEN
180
4.2.2
OPTIMIERUNGSAUFGABE
181
4.2.3
BERECHNUNG
DER
TRENNFUNKTIONEN
183
4.2.4
RUECKWEISUNGSKRITERIUM
191
4.3
NICHTPARAMETRISCHE
KLASSIFIKATOREN
192
4.3.1
NICHTPARAMETRISCHE
SCHAETZUNG
VON
VERTEILUNGSDICHTEN
192
4.3.2
NAECHSTER
NACHBAR
KLASSIFIKATOR
195
4.3.3
TOLERANZGEBIETE
200
4.4
ANDERE
KLASSIFIKATORTYPEN
204
4.4.1
SEQUENTIELLE
KLASSIFIKATOREN
204
4.4.2
ENTSCHEIDUNGSBAEUME
UND
HIERARCHISCHE
KLASSIFIKATION
205
4.4.3
KLASSIFIKATOR
FUER
NOMINALE
MERKMALE
209
4.4.4
ABSTANDSMESSENDE
KLASSIFIKATOREN
210
4.4.5
BERUECKSICHTIGUNG
VON
KONTEXT
216
4.5
LERNENDE
KLASSIFIKATOREN
222
4.5.1
ANLIEGEN
222
4.5.2
SEPARIERBARE
STICHPROBEN
224
4.5.3
NICHT
SEPARIERBARE
STICHPROBEN
228
4.5.4
STUECKWEISE
LINEARE
TRENNFUNKTIONEN
232
4.5.5
STATISTISCHE
VERFAHREN
237
4.5.6
ANALYSE
VON
HAEUFUNGSGEBIETEN
242
4.5.7
DIE
IDENTIFIKATION
VON
MISCHUNGSVERTEILUNGEN
248
4.5.8
ENTSCHEIDUNGSUEBERWACHTES
LERNEN
252
4.5.9
BEMERKUNGEN
253
4.6
DIMENSIONIERUNGSPROBLEME
254
4.7
ZUSAMMENFASSUNG
259
5.
NICHTNUMERISCHE
(SYNTAKTISCHE)
KLASSIFIKATION
.
262
5.1
PRINZIPIEN
262
5.2
GRAMMATIKEN
265
5.2.1
KONFIGURATIONEN
265
5.2.2
KETTENGRAMMATIKEN
268
5.2.3
PROGRAMMIERTE
GRAMMATIKEN
272
5.2.4
STOCHASTISCHE
GRAMMATIKEN
273
5.2.5
ATTRIBUTIERTE
GRAMMATIKEN
276
5.2.6
ERGAENZUNGEN
279
5.2.7
LAGERELATIONEN
280
5.2.8
GRAMMATIKEN
FUER
DIE
MUSTERERKENNUNG
282
5.3
KLASSIFIKATION
VON
SYMBOL
KETTEN
288
5.3.1
VORBEMERKUNG
288
5.3.2
REGULAERE
SPRACHE
290
X
5.3.3
KONTEXTFREIE
SPRACHE
295
5.3.4
BEHANDLUNG
VON
FEHLERN
301
5.4
AUTOMATISCHE
KONSTRUKTION
VON
GRAMMATIKEN
306
5.4.1
ALLGEMEINE
VORGEHENSWEISE
306
5.4.2
EIN
KONSTRUKTIVES
VERFAHREN
FUER
ENDLICHE
AUTOMATEN
309
5.5
ZUSAMMENFASSUNG
313
6.
EIN
KLASSIFIKATIONSSYSTEM
.
315
LITERATUR
.
319
SACHREGISTER
.
336 |
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