Automatische Akquisition unsicheren Wissens mittels neuronaler Lernverfahren:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Aachen
Mainz
1995
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 1994 |
| Beschreibung: | XI, 243 S. graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
.
VI
TABELLENVERZEICHNIS
.
X
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS
.
XI
1
EINLEITUNG
.
1
1.1
ABGRENZUNG
DER
PROBLEMSTELLUNG
UND
ZIELSETZUNG
.
3
1.2
RELEVANZ
DER
ARBEIT
FUER
WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFTLICHE
FRAGESTELLUNGEN
.
4
1.3
AUFBAU
DER
ARBEIT
.
9
2
WISSENSBASIERTE
SYSTEME
.
11
2.1
GRUNDLAGEN
VON
EXPERTENSYSTEMEN
.
11
2.1.1
BEGRIFFLICHE
ABGRENZUNG
UND
MOTIVATION
.
11
2.1.2
AUFBAU
EINES
EXPERTENSYSTEMS
.
14
2.2
WISSENSREPRAESENTATION
UND
-VERARBEITUNG
.
17
2.2.1
REGELBASIERTE
WISSENSREPRAESENTATION
.
18
2.2.2
REGELBASIERTE
INFERENZVERFAHREN
.
19
2.2.3
UNSCHARFE
REGELFORMULIERUNG
.
22
2.2.4
INFERENZVERFAHREN
BEI
UNSCHARFER
REGELFORMULIERUNG
.
23
2.3
WISSENSAKQUISITION
.
33
2.3.1
PROBLEMSTELLUNG
.
33
2.3.2
TAXONOMIE
MASCHINELLEN
LERNENS
.
35
2.3.3
INDUKTIVES
LERNEN
.
38
2.4.1
ANWENDUNGEN
.
41
2.4.2
KRITISCHE
BEWERTUNG
.
44
INHALTSVERZEICHNIS
_
UE
3
NEURONALE
NETZE
.
47
3.1
GRUNDLAGEN
.
47
3.1.1
MOTIVATION
UND
BIOLOGISCHER
HINTERGRUND
.
47
3.1.2
INFORMATIONSVERARBEITUNGSPROZESS
.
49
3.1.3
NETZSTRUKTUREN
.
53
3.1.4
LEMVERFAHREN
.
54
3.2
MODELLKONZEPTE
.
57
3.2.1
PERZEPTRON
.
57
3.2.2
GESCHICHTETE
STRUKTUREN
.
60
3.3
MOEGLICHKEITEN
UND
GRENZEN
.
65
3.3.1
ANWENDUNGSGEBIETE
.
66
3.3.1.1
DATENANALYSE
.
66
3.3.1.2
OPTIMIERUNG
.
67
3.3.1.3
REGELUNGSTECHNIK
.
70
3.3.2
KRITISCHE
BEWERTUNG
.
74
4
VERKNUEPFUNG
VON
NEURONALEN
NETZEN
UND
REGELBASIERTEN
SYSTEMEN
.
75
4
.1
VERGLEICH
NEURONALER
NETZE
MIT
REGELBASIERTEN
SYSTEMEN
MIT
UNSCHARFER
WISSENSREPRAESENTATION
.
75
4.1.1
VERGLEICH
DER
INFORMATIONSVERARBEITUNG
.
76
4.1.2
VERGLEICH
WESENTLICHER
EIGENSCHAFTEN
.
81
4.2
MOTIVATION
UND
MOEGLICHKEITEN
FUER
DIE
VERKNUEPFUNG
VON
NEURONALEN
NETZEN
UND
REGELBASIERTEN
SYSTEMEN
.
89
4.2.1
VERBESSERUNG
NEURONALER
NETZE
DURCH
DIE
THEORIE
DER
UNSCHARFEN
MENGEN
.
92
4.2.2
NEURO-FUZZY
SYSTEME
.
95
4.2.2.1
REGELORIENTIERTE
NEURO-FUZZY
SYSTEME
.
96
4.2.2.2
NEURONENORIENTIERTE
NEURO-FUZZY
SYSTEME
.
103
4.2.3
SYSTEME
MIT
NEURONALEN
UND
REGELBASIERTEN
KOMPONENTEN
(HYBRIDE
SYSTEME)
.
106
INHALTSVERZEICHNIS
_
UEJ
5
DARSTELLUNG
EINES
REGELORIENTIERTEN
NEURO-FTIZZY
SYSTEMS
UND
DESSEN
LEMVERFAHREN
108
5.1
UEBERTRAGUNG
DES
BACKPROPAGATIONALGORITHMUS
AUF
EIN
REGELORIENTIERTES
NEURO
FTIZZY
SYSTEM
.
108
5.1.1
GRUNDSAETZLICHE
BESCHREIBUNG
DES
LEMVERFAHRENS
.
109
5.1.2
ERSTE
SCHICHT
-
ZUGEHOERIGKEITSFUNKTIONEN
DER
EINGAENGE
.
118
5.1.3
ZWEITE
SCHICHT
-
AGGREGATEN
.
119
5.1.4
DRITTE
SCHICHT
-
REGELN
.
124
5.1.5
VIERTE
SCHICHT
-
DEFUZZIFIKATION
.
125
5.2
ERWEITERUNG
DES
LERNVERFAHRENS
MIT
HILFE
DES
VERALLGEMEINERTEN
GRADIENTEN
126
5.3
VERBESSERUNG
DES
LEMVERFAHRENS
.
.
.
130
5.4
IMPLEMENTATION
EINES
REGELORIENTIERTEN
NEURO-FTIZZY
SYSTEMS
.
131
6
ANWENDUNGEN
.
134
6.1
ANWENDUNG
IM
BEREICH
DER
DIAGNOSE
AM
BEISPIEL
DES
AACHENER
APHASIE
TESTS
.
134
6.1.1
PROBLEMSTELLUNG
.
135
6.1.2
REALISATION
.
141
6.1.2.1
AUSLESE
VON
APHASISCHEN
PATIENTEN
.
141
6.1.2.2
KLASSIFIKATION
VON
STANDARDSYNDROMEN
.
151
6.1.3
BEWERTUNG
DER
ERGEBNISSE
.
159
6.1.3.1
AUSLESE
VON
APHASISCHEN
PATIENTEN
.
160
6.1.3.2
KLASSIFIKATION
VON
STANDARDSYNDROMEN
.
162
6.2
ANWENDUNG
IM
BEREICH
DER
REGELUNGSTECHNIK
.
166
6.2.1
PROBLEMSTELLUNG
.
166
6.3.2
REALISATION
.
167
6.2.3
BEWERTUNG
DER
ERGEBNISSE
.
173
7
AUSBLICK
UND
ZUSAMMENFASSUNG
.
177
7.1
AUSBLICK
.
177
7.2
ZUSAMMENFASSUNG
.
180
INHALTSVERZEICHNIS
_
JV
ANHANG
A:
KLASSIFIKATIONSFAEHIGKEIT
VON
EIN-,
ZWEI
UND
DREILAGIGEN
NEURONALEN
NETZEN
.
184
A.L
DAS
EINLAGIGE
PERZEPTRON
.
184
A.2
DAS
ZWEILAGIGE
PERZEPTRON
.
186
A.3
DAS
DREILAGIGE
PERZEPTRON
.
194
ANHANG
B:
COMPOSITIONAL
RULE
OF
INFERENCE
BEI
SCHARFEN
EINGABEN
.
197
ANHANG
C:
OPERATOREN
FUER
DIE
AGGREGATION
VON
ZUGEHOERIGKEITSFUNKTIONEN
INNERHALB
VON
NEURO-FUZZY
SYSTEMEN
.
200
C.L
GEWICHTETER
7-OPERATOR
.
200
C.2
VORSTELLUNG
EINES
NEUEN
OPERATORS
FUER
NEURO-FUZZY
SYSTEME
.
203
ANHANG
D-.
ENTROPIE
FUER
UNSCHARFE
EREIGNISSE
.
209
D.
1
DEFINITION
EINER
ENTROPIE
FUER
UNSCHARFE
EREIGNISSE
.
209
D.2
DISKUSSION
DER
EIGENSCHAFTEN
.
212
ANHANG
E:
SPEZIELLE
ERLAEUTERUNGEN
ZUM
AACHENER
APHASIE
TEST
.
215
E.L
ERLAEUTERUNG
DER
WICHTIGSTEN
APHASISCHEN
SYMPTOME
.
215
E.2
KRITERIEN
FUER
DIE
BEWERTUNG
DER
SPONTANSPRACHE
.
218
ANHANG
F:
ERGEBNISSE
DER
AUSWERTUNG
DES
AACHENER
APHASIE
TESTS
.
219
F.
1
AUSLESE
VON
APHASISCHEN
PATIENTEN
.
219
F.2
KLASSIFIKATION
VON
STANDARDSYNDROMEN
.
220
ANHANG
G:
HEURISTIK
FUER
DIE
AUSWAHL
SIGNIFIKANTER
MERKMALE
.
223
ANHANG
H:
ERGEBNISSE
AUS
DEM
BEREICH
DER
REGELUNGSTECHNIK
.
226
H.L
VORGEGEBENER
UNSCHARFER
REGLER
.
226
H.2
NEURO-FUZZY
SYSTEME
.
226
INHALTSVERZEICHNIS
_
X
LITERATURVERZEICHNIS
.
234
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS
FUER
DIE
IM
LITERATURVERZEICHNIS
BE-NUTZTEN
ABKUERZUNGEN
.
.
244
LEBENSLAUF
.
245 |
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