Strategien der Signalverarbeitung in der Chemosensorik: konventionelle Methoden und neuronale Netze
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Utz
1996
|
| Schriftenreihe: | Sensorik
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XIX, 140 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 3931327442 |
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INHALTSVERZEICHNIS
ZUSAMMENFASSUNG
.
XI
BEZEICHNUNGEN
UND
SYMBOLE
.
XV
1
EINLEITUNG
.
1
1.1
CHEMOSENSORIK
.
1
1.2
CHEMOMETRIE
.
2
1.3
NEURONALE
NETZE
.
4
2
KLASSIFIKATION
VON
GASEN
.
7
2.1
MERKMALSEXTRAKTION
.
7
2.1.1
NORMIERUNG
MIT
DEM
MAXIMALEN
SIGNALWERT
.
8
2.1.2
DER
WINKEL
DES
SIGNALVEKTORS
ALS
MERKMAL
.
9
2.1.3
NORMIERUNG
MIT
DER
SIGNALSUMME
.
9
2.1.4
VERGLEICH
DER
TRANSFORMATIONEN
ZUR
MERKMALSEXTRAKTION
.
10
2.2
HAUPTACHSENTRANSFORMATION
.
14
2.2.1
EINFUEHRUNG
.
14
2.2.2
HAUPTACHSENTRANSFONNATION
FUER
DIE
STOFFKLASSIFIKATION
.
16
2.3
KLASSIFIKATOREN
.
18
2.3.1
DER
NEAREST-NEIGHBOUR-KLASSIFIKATOR
.
18
2.3.2
DIE
MAHALANOBISDISTANZ
.
20
2.3.3
DER
BAYES-KLASSIFIKATOR
.
21
2.4
NEURONALE
NETZE
.
24
2.4.1
BIOLOGISCHER
HINTERGRUND
.
24
2.4.2
DAS
PERCEPTRON
.
26
2.4.3
KLASSIFIKATIONSEIGENSCHAFTEN
DES
MULTI-LAYER-PERCEPTRONS
.
30
2.4.4
DER
BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS
.
33
2.5
ZUSAMMENFASSUNG
VON
KAPITEL
2
.
38
3
KONZENTRATIONSBESTIMMUNG
BEI
GASGEMISCHEN
.
41
3.1
DIE
MULTIVARIATE
LINEARE
REGRESSIONSANALYSE
.
41
3.1.1
ORDINARY
LEAST
SQUARES
(OLS)
REGRESSION
.
41
3.1.2
PARTIAL
LEAST
SQUARES
(PLS)
MODEL
BUILDING
.
43
3.2
NICHTLINEARE
MODELLBILDUNG
.
47
3.2.1
BESCHREIBUNG
DER
SENSORCHARAKTERISTIK
.
47
3.2.2
SCHAETZUNG
DER
STOFFKONZENTRATION
.
48
3.3
DAS
TRANSFORMED
LEAST
SQUARES
(TLS)
VERFAHREN
.
50
3.3.1
ANFORDERUNG
AN
DIE
SENSORCHARAKTERISTIK
.
50
3.3.2
KONZENTRATIONSBESTIMMUNG
MITTELS
DES
TLS-VERFAHRENS
.
51
3.4
HOCHDIMENSIONALE
SENSORARRAYS
.
52
3.4.1
SIGNALREDUNDANZ
.
52
3.4.2
VERSTECKTE
EINFHISSGROEBEN
.
53
3.4.3
EIN
BEISPIEL
.
54
3.5
NEURONALE
NETZE
IN
DER
QUANTITATIVEN
SIGNALAUSWERTUNG
.
56
3.5.1
APPROXIMATION
VON
FUNKTIONEN
MIT
NEURONALEN
NETZEN
.
56
3.5.2
YYREVERSE
CALIBRATION
"
.
61
3.6
ZUSAMMENFASSUNG
VON
KAPITEL
3
.
68
4
DESIGN
VON
SENSORARRAYS
.
71
4.1
BESTIMMUNG
SENSORSPEZIFISCHER
MERKMALE
.
71
4.2
SENSORDESIGN
.
74
4.3
EIN
ANWENDUNGSBEISPIEL
.
76
5
WICHTIGE
VERTRETER
CHEMISCHER
SENSOREN
.
83
5.1
PIEZOELEKTRISCHE
SENSOREN
.
83
5.1.1
SCHWINGQUARZE
.
83
5.1.2
OFW-BAUELEMENTE
.
84
5.2
PELLISTOREN
.
85
5.2.1
KONVENTIONELLER
PELLISTOR
.
85
5.2.2
SI-PLANAR-PELLISTOREN
.
87
5.2.3
DYNAMISCHER
BETRIEB
VON
PELLISTOREN
.
87
5.3
INTERDIGITAL-CHEMOSENSOREN
.
88
5.4
METALLOXID-CHEMOSENSOREN
.
90
6
GASANALYSE
MIT
VERSCHIEDENEN
CHEMOSENSOREN
.
93
6.1
GASVERSORGUNG
.
93
6.2
SIGNALAUSWERTUNG
BEI
SCHWINGQUARZARRAYS
.
95
6.2.1
MESSSCHALTUNG
FUER
SCHWINGQUARZE
.
95
6.2.2
ETHANOL/METHANOL
ANALYSE
IN
FEUCHTER
ATMOSPHAERE
.
95
6.3
SIGNALAUSWERTUNG
BEI
PELLISTOREN
.
102
6.3.1
MESSAUFBAU
FUER
PELLISTOREN
.
102
6.3.2
SIGNALANALYSE
IM
DYNAMISCHEN
BETRIEB
.
103
6.4
SIGNALAUSWERTUNG
BEI
INTERDIGITAL-CHEMOSENSOREN
.
106
6.4.1
MESSAUFBAU
FUER
KAPAZITIVE
SENSOREN
.
106
6.4.2
KONZENTRATIONSBESTIMMUNG
VON
LOESUNGSMITTELDAEMPFEN
.
107
6.5
SIGNALAUSWERTUNG
BEI
METALLOXID-CHEMOSENSOREN
.
109
6.5.1
MESSAUFBAU
FUER
HALBLEITERSENSOREN
.
109
6.5.2
KONZENTRATIONSBESTIMMUNG
MIT
DEM
TLS-VERFAHREN
.
HO
7
ANDERE
VERFAHREN
DER
CHEMOANALYSE
.
113
7.1
VOLTAMMETRIE
.
113
7.2
SIGNALAUSWERTUNG
VON
CYCLOVOLTAMMOGRAMMEN
.
114
8
SIMULATION
EINES
NEURONALEN
NETZES
MIT
EINEM
MULTIPROZESSORSYSTEM
.
117
8.1
AUFTEILUNG
DER
RECHENARBEIT
.
117
8.2
ORGANISATION
DES
PARALLELRECHENSYSTEMS
.
119
8.2.1
PROZESSORKOMMUNIKATION
.
119
8.2.2
VOLLSTAENDIGE
VERMASCHUNG
.
119
8.2.3
REIHEN
UND
RINGVERBINDUNG
.
120
8.2.4
BUSVERBINDUNG
.
121
8.2.5
BUSZUTEILUNG
.
122
8.2.6
ZAHLENDARSTELLUNG
.
123
8.2.7
UEBERTRAGUNGSFTINKTION
.
124
8.3
AUFBAU
DES
SYSTEMS
.
125
8.4
RESUEMEE
.
127
9
ANHANG
.129
9.1
UEBERPRUEFUNG
AUF
NORMALVERTEILUNG
.
129
9.2
KONFIDENZINTERVALLE
.
131
9.3
LITERATURVERZEICHNIS
.
135 |
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