Konstruktives Training von probabilistischen neuronalen Netzen für die Musterklassifikation:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Sankt Augustin
Infix
1997
|
| Schriftenreihe: | Dissertationen zur künstlichen Intelligenz
155 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: Karlsruhe, Univ., Diss., 1997 |
| Beschreibung: | VIII, 107 S. |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
MOTIVATION
UND
EINLEITUNG
1
1.1
KLASSIFIKATION
VON
MUSTERN
.
2
1.1.1
REGELBASIERTE
KLASSIFIKATOREN
.
3
1.1.2
PARAMETRISIERBARE
KLASSIFIKATOREN
.
4
1.2
ZIEL
DER
ARBEIT
.
5
1.3
AUFBAU
DER
ARBEIT
.
6
2
STAND
DER
TECHNIK
9
2.1
GRUNDLAGEN
DER
MUSTERKLASSIFIKATION
.
9
2.2
STATISTISCHE
KLASSIFIKATOREN
.
11
2.3
MASCHINELLE
LERNVERFAHREN
.
14
2.4
NEURONALE
NETZE
.
17
3
PROBABILISTISCHE
NEURONALE
NETZE
21
3.1
AUFBAU
UND
STRUKTUR
VON
PNNS
.
21
3.2
STANDARDTRAINING
.
23
3.3
ADAPTIVES
TRAINING
.
25
3.4
CLUSTERBASIERTES
TRAINING
.
25
4
KONSTRUKTIVES
TRAINING
VON
PROBABILISTISCHEN
NEURONALEN
NETZEN
27
4.1
DER
DDA
ALGORITHMUS
.
29
4.2
NORMALISIERUNG
.
33
4.3
PARAMETEREINSTELLUNG
.
34
4.4
NACHWEIS
DER
KORREKTHEIT
UND
TERMINIERUNG
DES
DDA
.
37
4.5
GENERALISIERUNGSFAEHIGKEIT
DES
VERFAHRENS
.
38
4.5.1
GRUNDLAGEN
DER
VAPNIK-CHERVONENKIS-DIMENSION
.
39
4.5.2
VC-DIMENSION
KLASSISCHER
RBF-NETZWERKE
.
41
4.5.3
VC-DIMENSION
DES
DDA
.
41
4.5.4
SCHLUSSFOLGERUNGEN
AUS
DER
VC-DIMENSION
DES
DDA
.
45
4.6
DER
DDA
UND
ANDERE
KLASSIFIKATOREN
.
45
5
ERGEBNISSE
47
5.1
DAS
ZWEI-SPIRALEN-PROBLEM
.
47
5.2
NETZWERKGROESSEN
.
49
5.3
ERGEBNISSE
AUF
BENCHMARK-DATENSAETZEN
.
54
5.3.1
EVALUIERUNG
VON
KLASSIFIKATOREN
.
55
5.3.2
DER
SHUTTLE-DATENSATZ
.
57
5.3.3
DER
DNA-DATENSATZ
.
60
5.3.4
DER
LETTER-DATENSATZ
.
61
5.3.5
ERGEBNISSE
AUF
DEN
RESTLICHEN
DATENSAETZEN
.
63
5.3.5.1
DATEN
AUS
DEM
KREDITWESEN
.
63
5.3.5.2
BILDDATEN
.
64
5.3.5.3
MEDIZINISCHE
DATENSAETZE
.
66
5.3.6
ALLE
ERGEBNISSE
IM
UEBERBLICK
.
66
6
ERWEITERUNGEN
UND
ANWENDUNGEN
71
6.1
FUZZY-REGELEXTRAKTION
MIT
RECHTECKIGEN-BASIS-FUNKTIONEN
.
71
6.1.1
GRUNDLAGEN
DER
FUZZY-LOGIK
.
72
6.1.2
DER
DDA
UND
FUZZY-RECBF-NETZWERKE
.
73
6.1.3
ERGEBNISSE
.
76
6.1.3.1
FUZZY-RECBFN
ALS
KLASSIFIKATOR
.
76
6.1.3.2
REGELEXTRAKTION
AUS
FUZZY-RECBFN
.
78
6.2
VERSCHIEBUNGSINVARIANTE
KLASSIFIKATION
.
79
6.2.1
DAS
TIME-DELAY-PNN
.
79
6.2.2
TYAINING
EINES
TDPNN
.
81
6.2.3
KLASSIFIKATION
VON
PHONEMEN
.
81
6.3
ANDERE
AUSPRAEGUNGEN
DER
LOKALEN
AKTIVIERUNGSFUNKTION
.
82
6.3.1
ELLIPTISCHE
BASISFUNKTIONEN
.
83
6.3.2
TYAINING
VON
EBF-NETZWERKEN
.
84
6.3.2.1
ACHSENPARALLELE
ELLIPSOIDE
.
85
6.3.2.2
BELIEBIG
ORIENTIERTE
ELLIPSOIDE
.
86
6.3.2.3
KONFLIKTLOESUNG
IM
ZWEIDIMENSIONALEN
.
87
6.3.3
ERGEBNISSE
.
89
6.4
ADAPTIVE
STEUERUNG
EINER
AUTONOMEN
LAUFMASCHINE
.
90
7
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
93
7.1
ERZIELTE
ERGEBNISSE
.
93
7.2
WEITERFUEHRENDE
ARBEITEN
.
94
A
VERWENDETE
SYMBOLE
UND
ABKUERZUNGEN
97
LITERATURVERZEICHNIS
101 |
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