Verfügbarkeit: Lernende Roboter

Lernende Roboter: Aspekte maschinellen Lernens

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Dillmann, Rüdiger 1949- (VerfasserIn)
Format:	Abschlussarbeit Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Berlin [u.a.] Springer 1988
Schriftenreihe:	Fachberichte Messen, Steuern, Regeln. 15.
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adam_text	15 R. DILLMANN LERNENDE ROBOTER ASPEKTE MASCHINELLEN LERNENS SPRINGER-VERLAG BERLIN HEIDELBERG NEWYORK LONDON PARIS TOKYO 1988 INHALTSVERZEICHNIS 1 EINLEITUNG 1 2 HYPOTHETISCHES MODELL DER LERNSTRUKTUREN BEI HOEHEREN LEBEWESEN 8 2.1 VERHALTENSPRAEGUNG UND -AENDERUNG DURCH LERNEN 8 2.2 HIERARCHISCHE GLIEDERUNG DER WILLKUERMOTORIK 13 3 GRUNDSTRUKTUR VON LERNENDEN SYSTEMEN 18 3.1 MODELLBILDUNG VON LERNENDEN SYSTEMEN 19 3.1.1 DAS LERNZIEL 20 3.1.2 DAS AUSFUHRUNGSELEMENT 22 3.1.3 INHALT UND STRUKTUR DER WISSENSBASIS IM LERNENDEN SYSTEM 24 4 KLASSIFIKATION VON LERNVERFAHREN 26 4.1 UNTERLAGERTE LERNSTRATEGIEN 26 4.2 PRAESENTATION GELERNTEN WISSENS 34 5 MECHANISCHES LERNEN OHNE TRANSFORMATIONSPROZESSE 37 5.1 GRUNDSTRUKTUREN MECHANISCHEN LERNENS 37 5.2 LERNFAEHIGE LOKAL VERALLGEMEINERNDE ASSOZIATIVE SPEICHERSY- STEME 41 5.2.1 INFORMATIONSSPEICHERUNG IN NEURONALEN NETZWERKEN: ASSOZIATIVE STIMULUS-RESPONSE ABBILDUNG ALS ALLGEMEINES SYSTEMMODELL 41 5.2.2 ANWENDUNGEN VON CMAC IN DER ROBOTIK 49 6 LERNEN AUS BEISPIELEN (INDUKTIVES LERNEN) 53 6.1 GRUNDSTRUKTUR DER UNTERLAGERTEN LERNSTRATEGIE 53 6.2 DER BEISPIELRAUM 56 6.3 DER INTERPRETATIONSPROZESS 57 6.4 DER REGELRAUM 57 6.5 STEUERUNG DER SUCHOPERATIONEN IM REGELRAUM , 59 6.6 INDUKTIONSVERFAHREN ZUR ERZEUGUNG VON HANDHABUNGSSEQUEN- ZEN 60 6.7 LERNEN UNTER VERWENDUNG VON SIMULATIONSTECHNIKEN 64 7 LERNEN IN REGELUNGSSYSTEMEN 68 7.1 ADAPTIVE REGELUNGSSYSTEME MIT SELBSORIENTIERUNG 68 7.2 MODELLE ADAPTIVER LERNSTRATEGIEN 71 8 LERNENDE AUTOMATENMODELLE 76 8.1 EIN STOCHASTISCHER AUTOMAT ALS MODELL LERNENDER ROBOTER- STEUERUNGEN 76 8.2 DER FUZZY-AUTOMAT ALS STEUERUNGSMODELL 80 8.2.1 FUZZY-MENGEN 82 8.2.2 FUZZY-LOGIK 84 8.2.2.1 FUZZY-VARIABLE UND FUZZY-RESTRIKTION 85 8.2.2.2 TRANSFORMATIONSREGELN FUER AUSSAGEN IN DER FUZZY-LOGIK 86 8.2.3 LINGUISTISCHE VARIABLE 88 8.2.3.1 LINGUISTISCHE WAHRHEITSWERTE UND LINGUISTISCHE APPROXIMA- TION , 89 8.2.4 INFERENZREGELN IN DER FUZZY-LOGIK UND APPROXIMISTISCHES SCHLIESSEN 91 8.2.5 DER VARIABLE STRUKTUR FUZZY-AUTOMAT 92 8.2.5.1 DER FUZZY-AUTOMAT ALS STEUERUNGSKOORDINATOR IN HIERARCHI- SCHEN ROBOTERSTEUERUNGSSTRUKTUREN 94 9 LERNEN DURCH ANALOGIEN 98 9.1 REPRAESENTATION DES PROBLEMRAUMS 98 9.2 DER ERINNERUNGS- UND TRANSFORMATIONSPROZESS 99 9.3 GRUNDKLASSEN VON TRANSFORMATIONSOPERATOREN 100 9.4 DIFFERENZMASS ZUR BEWERTUNG VON ANALOGIEN 101 9.5 LERNEN VON VERALLGEMEINERTEN PLAENEN 103 10 LERNE N DURCH ERFAHRUNG 106 10.1 MODELL EINER LERNSTRUKTUR DURCH ERFAHRUNG 106 VI 10.2 BESCHREIBUNG DER KOMPONENTEN DES LERNMODELLS 108 10.2.1 DER PROBLEMGENERATOR 108 10.2.2 DER PROBLEMLOSER 109 10.2.3 DER KRITIKER 110 10.2.4 DER GENERALISIERER 110 10.3 LERNEN DURCH ERFAHRUNG ZUR BERICHTIGUNG FALSCHER THEORIEN ... 111 11 KONZEPT EINES HIERARCHISCHEN ROBOTERSYSTEMS MIT LERNFAEHIGKEIT 115 11.1 GRUNDKOMPONENTEN HIERARCHISCH GEGLIEDERTER ROBOTERSYSTEME .. 115 11.2 LERNZIELE DES MOBILEN ROBOTERSYSTEMS 118 11.3 WECHSELWIRKUNGEN ZWISCHEN PLANUNG, EXEKUTIVE UND UEBER- WACHUNG 120 11.4 DER HLI ALS BEWERTER UND KRITIKER VON PLAENEN 126 11.5 ROSI 2 ALS EXPERIMENTATOR ZUR UNTERSTUETZUNG INDUKTIVEN LERNENS VON PLANUNGS- UND STRATEGIEWISSEN 129 12 SCHLUSSBEMERKUNG 132 13 LITERATURVERZEICHNIS 134
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