Datenanalyse: Anwendung von DataEngine mit Fuzzy Technologien und neuronalen Netzen
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| Format: | Book |
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Düsseldorf
VDI-Verl.
1995
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| Series: | Intelligente Technologien
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VII
INHALT
EINFUEHRUNG
1
TEIL
I
3
1
GRUNDLAGEN
DER
DATENANALYSE
3
2
KLASSISCHE
METHODEN
ZUR
DATENANALYSE
11
2.1
DATENVORVERARBEITUNG
11
2.2
METHODEN
ZUR
MERKINALSAUSWAHL
13
2.2.1
SELEKTION
14
2.2.2
KORRELATIONSBETRACHTUNG
ZWISCHEN
MERKMALEN
14
2.3
SIGNALVERARBEITUNG
16
3.3.3
BEURTEILUNG
VON
CLUSTERERGEBNISSEN
43
3
FUZZY
TECHNOLOGIEN
16
3.1
EINFUEHRUNG
17
3.2
WISSENSBASIERTE
FUZZY
SYSTEME
24
3.2.1
GRUNDLAGEN
WISSENSBASIERTER
FUZZY
SYSTEME
25
3.2.2
EINSATZ
WISSENSBASIERTER
SYSTEME
33
3.2.3
WISSENSBASIERTE
FUZZY
DATENANALYSE
34
3.2.4
FUZZY
CONTROL
35
3.3
ALGORITHMISCHE
ANSAETZE
DER
FUZZY
DATENANALYSE
38
3.3.1
GRUNDLAGEN
DER
FUZZY
CLUSTERVERFAHREN
38
3.3.2
FUZZY
C-MEANS
41
4
NEURONALE
NETZE
45
4.1
GRUNDLEGENDE
KOMPONENTEN
DER
NEURONALEN
NETZE
45
4.2
MULTILAYER
PERCEPTRON
MIT
BACKPROPAGATION
LEMREGEL
50
VIII
4.2.1
REALISIERUNG
DES
MULTILAYER
PERCEPTRONS
MIT
BACKPROPAGATION
LEMREGEL
IN
DATAENGINE
52
4.2.2
HINWEISE
ZUR
WAHL
DER
NETZWERKPARAMETER
UND
ZUM
TRAINING
57
4.2.2.1
WAHL
DER
NETZGROESSE
58
4.2.2.2
WAHL
DER
LEMSTRATEGIE
UND
DER
PRAESENTATIONSREIHENFOLGE
59
4.2.2.3
WAHL
VON
LEMRATE,
MOMENTUM
UND
DECAY
RATE
60
4.2.2.4
WAHL
DER
INITIALISIERUNG
DER
GEWICHTE
60
4.2.2.5
VORBEREITUNG
DER
DATEN
61
4.2.2.6
VORGEHENSWEISE
BEIM
TRAINING
EINES
MLP
63
4.3
SELF
ORGANIZING
FEATURE
MAPS
VON
KOHONEN
65
4.4
EIGENSCHAFTEN
UND
REALISIERUNG
NEURONALER
NETZE
69
4.5
ANWENDUNGSGEBIETE
NEURONALER
NETZE
71
5
NEURO-FUZZY
SYSTEME
73
5.1
EINFUEHRUNG
73
5.2
FUZZY
KOHONEN
CLUSTERING
NETWORK
77
TEIL
II
83
1
MASCHINENDIAGNOSE
MIT
WISSENSBASIERTEN
FUZZY
SYSTEMEN
85
1.1
EINFUEHRUNG
85
1.2
PROBLEMSTELLUNG:
DIAGNOSE
VON
GLEICHSTROMMOTOREN
87
1.3
LOESUNGSANSATZ
MITTELS
FUZZY
REGELN
88
1.3.1
RELEVANTE
EINFLUSSGROESSEN
88
1.3.2
REGELBASIERT
BESCHRIEBENE
ZUSAMMENHAENGE
90
1.4
MODELLIERUNG
DER
PROBLEMLOESUNG
92
1.4.1
ERSTELLUNG
DES
SYSTEMS
IM
FUZZY
DIAGNOSE
EDITOR
93
1.4.2
ANWENDUNG
DES
DIAGNOSESYSTEMS
108
1.5
DARSTELLUNG
UND
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
112
1.6
UEBERTRAGUNG
AUF
METHODISCH
VERGLEICHBARE
PROBLEMSTELLUNGEN
115
IX
2
EINSATZ
DER
FUZZY
CLUSTERUNG
IN
DER
V
ERFAHRENSTECHNIK
118
2.1
EINFUEHRUNG
118
2.2
PROBLEMSTELLUNG
ZUR
ZUSTANDSERKENNUNG
IN
EINEM
KRACKOFEN
118
2.3
DATENMATERIAL
120
2.4
FUZZY
CLUSTERUNG
ZUR
ZUSTANDSERKENNUNG
120
2.4.1
BESTIMMUNG
DER
PRODUKTIONSPERIODEN
DURCH
KLASSENBILDUNG
121
2.4.2
VALIDIERUNG
DER
ERGEBNISSE
126
2.4.3
BEURTEILUNG
DES
VERKOKUNGSGRADES
DURCH
KLASSIFIKATION
131
2.5
AUSWEITUNG
AUF
ANDERE
PROBLEMSTELLUNGEN
141
3
FUZZY
CLUSTERUNG
ZUR
KUNDENSEGMENTIERUNG
BEI
FINANZDIENSTLEISTEM
143
3.1
EINFUEHRUNG
143
3.2
DAS
PROBLEM
DER
KUNDENSEGMENTIERUNG
BEI
FINANZDIENSTLEISTEM
143
3.3
DATENMATERIAL
145
3.4
DATENVORVERARBEITUNG
145
3.5
FUZZY
CLUSTERUNG
MIT
DEM
FUZZY
C-MEANS
149
3.5.1
BESTIMMUNG
DER
KUNDENSEGMENTE
149
3.5.2
VALIDIERUNG
DER
ERGEBNISSE
152
3.5.3
ANWENDUNG
DES
CLUSTERERGEBNISSES
ZUR
BEURTEILUNG
NEUER
KUNDEN
158
3.6
UEBERTRAGUNG
AUF
ANDERE
PROBLEMSTELLUNGEN
IM
BETRIEBSWIRTSCHAFTLICHEN
BEREICH
160
4
DER
EINFLUSS
EINIGER
PARAMETER
DES
MULTILAYER
PERCEPTRON
AM
BEISPIEL
DES
XOR-PROBLEMS
162
4.1
EINFUEHRUNG
162
4.2
PROBLEMBESCHREIBUNG
XOR
162
4.3
MLP
ZUR
LOESUNG
DES
XOR-PROBLEMS
164
5
AKUSTISCHE
QUALITAETSKONTROLLE
MIT
HILFE
DES
KOHONEN
169
NETZES
UND
DES
FUZZY
KOHONEN
NETZES
5.1
EINFUEHRUNG
169
5.2
PROBLEMSTELLUNG
170
5.3
DATENMATERIAL
171
5.4
DATENVORVERARBEITUNG
171
5.5
LEMPHASE
178
5.6
LABELING
180
5.7
KLASSIFIKATION
182
5.8
DIE
LOESUNG
MIT
DER
FUZZY
KOHONEN
METHODE
184
5.9
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
187
5.10
UEBERTRAGUNG
AUF
ALTERNATIVE
PROBLEMSTELLUNGEN
188
6
NEURONALE
NETZE
ZUR
PROGNOSE
VON
ZEITREIHEN
192
6.1
EINFUEHRUNG
192
6.2
DAS
PROBLEM
DER
AKTIENKURSPROGNOSE
192
6.3
DATENMATERIAL
194
6.4
DATENVORVERARBEITUNG
194
6.5
NEURONALE
NETZE
ZUR
AKTIENKURSPROGNOSE
196
6.5.1
MODELLIERUNG
DER
AUFGABENSTELLUNG
196
6.5.2
ALLGEMEINE
VORGEHENSWEISE
ZUR
ANWENDUNG
199
6.5.3
ERSTELLUNG
DES
NEURONALEN
NETZES
200
6.5.4
VALIDIERUNG
DER
ERGEBNISSE
204
6.6
ANWENDUNG
DES
NEURONALEN
NETZES
ZUR
PROGNOSE
206
6.7
UEBERTRAGUNG
AUF
ANDERE
PROBLEMSTELLUNGEN
214
LITERATURVERZEICHNIS
217
ERGAENZENDE
LITERATUR
223
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