Dynamische Zellstrukturen: Theorie und Anwendung eines KNN-Modells
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Kiel
Inst. für Informatik und Praktische Mathematik
1998
|
| Series: | Bericht / Institut für Informatik und Praktische Mathematik <Kiel>
9809 |
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | 173 S. Ill., graph. Darst. |
Staff View
MARC
| LEADER | 00000nam a2200000 cb4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | BV012197934 | ||
| 003 | DE-604 | ||
| 005 | 20140611 | ||
| 007 | t | ||
| 008 | 981006s1998 gw ad|| m||| 00||| ger d | ||
| 016 | 7 | |a 954642287 |2 DE-101 | |
| 035 | |a (OCoLC)75918764 | ||
| 035 | |a (DE-599)BVBBV012197934 | ||
| 040 | |a DE-604 |b ger |e rakddb | ||
| 041 | 0 | |a ger | |
| 044 | |a gw |c DE | ||
| 049 | |a DE-91 |a DE-12 |a DE-355 |a DE-11 |a DE-188 | ||
| 084 | |a ST 200 |0 (DE-625)143611: |2 rvk | ||
| 084 | |a DAT 717d |2 stub | ||
| 084 | |a MAT 339d |2 stub | ||
| 100 | 1 | |a Bruske, Jörg |e Verfasser |4 aut | |
| 245 | 1 | 0 | |a Dynamische Zellstrukturen |b Theorie und Anwendung eines KNN-Modells |c Jörg Bruske |
| 264 | 1 | |a Kiel |b Inst. für Informatik und Praktische Mathematik |c 1998 | |
| 300 | |a 173 S. |b Ill., graph. Darst. | ||
| 336 | |b txt |2 rdacontent | ||
| 337 | |b n |2 rdamedia | ||
| 338 | |b nc |2 rdacarrier | ||
| 490 | 1 | |a Bericht / Institut für Informatik und Praktische Mathematik <Kiel> |v 9809 | |
| 502 | |a Zugl.: Kiel, Univ., Diss., 1998 | ||
| 650 | 0 | 7 | |a Approximation |0 (DE-588)4002498-2 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Selbstorganisierende Karte |0 (DE-588)4305302-6 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Neuronales Netz |0 (DE-588)4226127-2 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Radiale Basisfunktion |0 (DE-588)4380647-8 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 655 | 7 | |0 (DE-588)4113937-9 |a Hochschulschrift |2 gnd-content | |
| 689 | 0 | 0 | |a Neuronales Netz |0 (DE-588)4226127-2 |D s |
| 689 | 0 | 1 | |a Approximation |0 (DE-588)4002498-2 |D s |
| 689 | 0 | 2 | |a Radiale Basisfunktion |0 (DE-588)4380647-8 |D s |
| 689 | 0 | 3 | |a Selbstorganisierende Karte |0 (DE-588)4305302-6 |D s |
| 689 | 0 | |5 DE-604 | |
| 810 | 2 | |a Institut für Informatik und Praktische Mathematik <Kiel> |t Bericht |v 9809 |w (DE-604)BV000011623 |9 9809 | |
| 856 | 4 | 2 | |m DNB Datenaustausch |q application/pdf |u http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=008265136&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA |3 Inhaltsverzeichnis |
| 943 | 1 | |a oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-008265136 | |
Record in the Search Index
| _version_ | 1807593945535873024 |
|---|---|
| adam_text |
INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
9
2
EXISTIERENDE
NEURONALE
MODELLE
MIT
LOKAL
REZEPTIVEN
FELDERN
13
2.1
GENERELLE
BEMERKUNGEN
ZUM
TRAINING
VON
KNN
.
13
2.1.1
UEBERWACHTES
VERSUS
UNUEBERWACHTES
LERNEN
.
13
UEBERWACHTES
LERNEN
.
13
UNUEBERWACHTES
LERNEN
.
15
2.1.2
BATCH
VERSUS
ONLINE-LERNEN
.
16
2.1.3
STOCHASTISCHE
APPROXIMATION
.
17
2.2
SELBSTORGANISIERENDE
MERKMALSKARTEN
(SOM)
.
18
2.2.1
KOHONENKARTEN
.
18
2.2.2
ERWEITERTE
KOHONENKARTEN
.
20
2.2.3
LVQ
.
21
2.3
NEURONENGAS
UND
TOPOLOGIEERHALTENDE
NETZE
.
21
2.3.1
NEURONENGAS
.
21
2.3.2
ERWEITERTES
NEURONENGAS
.
22
2.3.3
TOPOLOGIEERHALTENDE
NETZE
.
23
EIGENSCHAFTEN
PERFEKT
TOPOLOGIEERHALTENDER
KARTEN
.
25
2.4
NETZWERKE
RADIALER
BASISFUNKTIONEN
.
26
2.4.1
APPROXIMATIONSEIGENSCHAFTEN
.
27
2.4.2
RBF-NETZE
-
EIN
UNIVERSALES
BERECHNUNGSPARADIGMA
.
28
EXAKTE
INTERPOLATION
.
28
REGULARISIERUNGSANSATZ
.
28
INTERPOLATION
VERRAUSCHTER
DATEN
.
29
REGRESSION
MIT
GAUSSSCHEN
KERNEN
.
30
BAYES-OPTIMALE
KLASSIFIKATION
.
30
VERBINDUNG
ZUR
FUZZY-LOGIC
.
30
3
DYNAMISCHE
ZELLSTRUKTUREN
(DCS)
31
3.1
OPTIMAL
TOPOLOGIEERHALTENDE
KARTEN
(OTPMS)
.
32
4
INHALTSVERZEICHNIS
3.2
DCS
-
KOMBINATION
VON
RBF-NETZEN
MIT
OTPMS
.
33
3.3
EIGENSCHAFTEN
VON
DCS-NETZWERKEN
.
35
3.3.1
UNIVERSALE
APPROXIMATIONSEIGENSCHAFT
.
36
TABLE-LOOKUP-VERFAHREN
(
J
=
0)
.
36
BETEILIGUNG
ALLER
KNOTEN
(I
=
OO)
.
36
BESCHRAENKTE
TOPOLOGISCHE
NACHBARSCHAFT
(0
I
OO)
.
36
3.3.2
BERECHNUNGSKOMPLEXITAET
.
37
3.3.3
REGULARISIERUNG
DURCH
NACHBARSCHAFTSKOOPERATION
.
38
3.3.4
EFFEKTIVE
PROJEKTION
UND
INTERPOLATION
VERRAUSCHTER
DATEN
.
41
3.3.5
VERBINDUNG
ZUR
FUZZY-LOGIC
.
43
3.3.6
LINEARISIERUNG
NICHTLINEARER
PROBLEME
.
44
3.4
LERNVERFAHREN
.
45
3.4.1
ADAPTION
DER
AUSGABESCHICHT
.
45
3.4.2
ADAPTION
LOKALER
FEHLERVARIABLEN
ZUR
VARIANZPRAEDIKTION
.
46
PRAEDIKTION
DER
VARIANZ
.
47
PRAEDIKTION
DER
DURCHSCHNITTLICHEN
VARIANZ
PRO
VORONOIZELLE
.
47
EINFLUSS
VON
RAUSCHEN
AUF
DIE
VARIANZSCHAETZUNG
.
48
3.4.3
ADAPTION
DER
ZENTREN
.
48
UNUEBERWACHTES
LERNEN
DER
ZENTREN
.
48
UEBERWACHTES
LERNEN
.
49
STOCHASTISCHER
GRADIENTENABSTIEG
.
50
FEHLERMODULIERTE
LERNREGEL
ZUR
ZENTRENADAPTION
.
51
3.4.4
ADAPTION
DER
RADIEN
DER
BASISFUNKTIONEN
.
52
NEAREST
NEIGHBOR
REGEL
ZUR
RADIENADAPTION
.
53
STOCHASTISCHER
GRADIENTENABSTIEG
ZUR
RADIENADAPTION
.
53
3.4.5
ADAPTION
DER
TOPOLOGIE
.
54
EINFACHE
HEBB-REGEL
.
54
EINFACHE
HEBB-REGEL
MIT
ABKLINGKONSTANTE
.
54
UNSYMMETRISCHE
HEBB-REGEL
.
55
MODIFIZIERTE
HEBB-REGEL
.
55
3.4.6
ADAPTION
DER
MODELLORDNUNG
-
WACHSTUM
DES
NETZES
.
56
FEHLERGETRIEBENE
ADAPTION
DER
MODELLORDNUNG
.
57
LOKALE
FEHLERBERECHNUNG
.
57
EINFUEGUNGSKRITERIEN
.
58
INITIALISIERUNG
NEUER
KNOTEN
.
58
DISTANZGETRIEBENE
ADAPTION
DER
MODELLORDNUNG
.
59
3.5
ALTERNATIVE
ANSAETZE
.
59
INHALTSVERZEICHNIS
5
4
UEBERWACHTES
UND
UNUEBERWACHTES
LERNEN
-
AUSGEWAEHLTE
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
62
4.1
SELBSTORGANISIERENDES
LERNEN
VON
OTPMS
.
62
4.1.1
LERNVERFAHREN
ZUM
UNUEBERWACHTEN
ONLINE-LERNEN
.
63
4.1.2
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
63
4.2
DIE
CMU-KLASSIFIKATIONS-BENCHMARKS
.
64
4.2.1
LERNVERFAHREN
ZUM
UEBERWACHTEN
ONLINE-LERNEN
.
64
4.2.2
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
64
DAS
UEBERWACHTE
2-SPIRALEN-PROBLEM
.
65
SPRECHERUNABHAENGIGE
ERKENNUNG
VON
VOKALEN
.
66
ULTRASCHALL-BASIERTE
DISKRIMINIERUNG
VON
MINEN
UND
FELSEN
.
67
ANMERKUNGEN
.
68
4.3
VERIFIKATION
VON
SCHLUESSELPOSITIONEN
IN
GESICHTSBILDERN
.
68
4.3.1
DIE
TRAININGSMENGE
.
69
4.3.2
DER
BAYESSCHE
VERIFIKATIONSANSATZ
.
70
4.4
ONLINE-STABBALANCIEREN
.
71
5
FEHLERRUECKKOPPLUNGS-LERNEN
MIT
DCS
74
5.1
FEHLERRUECKKOPPLUNGS-LERNEN
.
75
5.2
KALIBRIERUNGSFREIE
SAKKADEN-STEUERUNG
.
78
5.2.1
DER
TRC-BISIGHT
STEREO-KAMERAKOPF
.
79
GEOMETRIE
DES
KAMERAKOPFES
.
79
INVERSE
KINEMATIK
.
80
5.2.2
DCS
ZUR
ADAPTIVEN
SAKKADENSTEUERUNG
.
81
SIMULATIONSPHASE
.
82
ARBEITSPHASE
.
83
AUSGABEBERECHNUNG
.
83
FEHLERRUECKKOPPLUNG
ZUR
ADAPTION
.
84
ADAPTION
DER
AUSGABESCHICHT
.
85
ADAPTION
DER
NEURONEN-ZENTREN
.
85
ADAPTION
DER
MODELLORDNUNG
.
86
ADAPTION
DER
TOPOLOGIE
.
86
5.2.3
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
86
MONOKULARE
ADAPTIVE
SAKKADENSTEUERUNG
.
87
BINOKULARE
ADAPTIVE
SAKKADENSTEUERUNG
.
88
SIMULATIONSPHASE
.
89
ARBEITSPHASE
.
89
6
INHALTSVERZEICHNIS
5.2.4
ALTERNATIVE
ANSAETZE
ZUR
ADAPTIVEN
STEUERUNG
VON
KAMERAKOEPFEN
MIT
KNN
.
91
5.3
KALIBRIERUNGSFREIE
HAND-AUGE-KOORDINATION
.
93
5.3.1
DER
POSITIONIERVORGANG
.
93
5.3.2
FEHLERRUECKKOPPLUNG
ZUR
ADAPTION
.
95
INITIALISIERUNG
.
96
ADAPTION
DER
ZENTREN
.
97
ADAPTION
DER
TOPOLOGIE
.
97
ADAPTION
DER
AUSGABEMATRIZEN
UND
-GELENKWINKEL
.
97
5.3.3
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
98
SIMULATION
.
98
REALES
EXPERIMENT
.
100
5.3.4
ANMERKUNGEN
.
102
6
REINFORCEMENT-LERNEN
MIT
DCS
103
6.1
REINFORCEMENT-LERNEN
.
104
6.2
REINFORCEMENT-LERNEN
ALS
DISKRETES
MARKOVSCHES
ENTSCHEIDUNGSPROBLEM
.
.
107
6.2.1
DYNAMISCHE
PROGRAMMIERUNG
.
108
6.2.2
Q-LERNEN
.
110
6.2.3
AHC-LERNEN
.
112
TD(A)-LERNEN
.
114
AHC-LERNEN
MIT
TD(A)-PRAEDIKTOREN
.
117
6.2.4
MODIFIZIERTES
Q-LERNEN
ZUM
STABBALANCIEREN
.
117
DAS
STABBALANCE-PROBLEM
.
117
MQ-LERNEN
.
119
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
122
6.2.5
MODIFIZIERTES
Q-LERNEN
MIT
DCS
.
122
ADAPTION
DES
QDCS-NETZWERKES
.
124
ADAPTION
DER
AUSGABESCHICHT
.
124
ADAPTION
DER
ZENTREN
.
125
WACHSTUM
DES
NETZES
.
125
ADAPTION
DER
TOPOLOGIE
.
125
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
125
6.2.6
Q
A
(M)-LERNEN
.
128
6.2.7
ALTERNATIVE
ANSAETZE
.
130
6.3
REELLWERTIGES
REINFORCEMENT-LERNEN
.
133
6.3.1
DIE
FAMILIE
DER
REINFORCE-LERNER
.
133
GAUSSSCHE
AUSGABENEURONEN
.
134
INHALTSVERZEICHNIS
7
KOMBINATION
MIT
AHC(A)-LERNEN
.
135
6.3.2
REINFORCE-LERNEN
MIT
DCS
.
136
ADAPTION
DER
AUSGABESCHICHT
.
138
ADAPTION
DER
ZENTREN
.
139
WACHSTUM
DES
NETZES
.
139
ADAPTION
DER
TOPOLOGIE
.
139
6.3.3
INTERPRETATION
ALS
LERNENDER
FUZZY-REGLER
.
139
6.3.4
LERNENDE
HINDERNISVERMEIDUNG
MIT
EINEM
TRC
LABMATE
.
140
DIE
SIMULATION
.
140
A
PRIORI
WISSEN
.
141
WAHL
DER
REINFORCEMENT-FUNKTION
.
141
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
142
6.3.5
ALTERNATIVE
ANSAETZE
.
145
7
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
147
8
ANHANG
150
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
157
TABELLENVERZEICHNIS
158
SYMBOLVERZEICHNIS
159
LITERATURVERZEICHNIS
170
INDEX
170 |
| any_adam_object | 1 |
| author | Bruske, Jörg |
| author_facet | Bruske, Jörg |
| author_role | aut |
| author_sort | Bruske, Jörg |
| author_variant | j b jb |
| building | Verbundindex |
| bvnumber | BV012197934 |
| classification_rvk | ST 200 |
| classification_tum | DAT 717d MAT 339d |
| ctrlnum | (OCoLC)75918764 (DE-599)BVBBV012197934 |
| discipline | Informatik Mathematik |
| format | Thesis Book |
| fullrecord | <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>00000nam a2200000 cb4500</leader><controlfield tag="001">BV012197934</controlfield><controlfield tag="003">DE-604</controlfield><controlfield tag="005">20140611</controlfield><controlfield tag="007">t</controlfield><controlfield tag="008">981006s1998 gw ad|| m||| 00||| ger d</controlfield><datafield tag="016" ind1="7" ind2=" "><subfield code="a">954642287</subfield><subfield code="2">DE-101</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(OCoLC)75918764</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)BVBBV012197934</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-604</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="e">rakddb</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">ger</subfield></datafield><datafield tag="044" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">gw</subfield><subfield code="c">DE</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-91</subfield><subfield code="a">DE-12</subfield><subfield code="a">DE-355</subfield><subfield code="a">DE-11</subfield><subfield code="a">DE-188</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ST 200</subfield><subfield code="0">(DE-625)143611:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DAT 717d</subfield><subfield code="2">stub</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">MAT 339d</subfield><subfield code="2">stub</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Bruske, Jörg</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Dynamische Zellstrukturen</subfield><subfield code="b">Theorie und Anwendung eines KNN-Modells</subfield><subfield code="c">Jörg Bruske</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Kiel</subfield><subfield code="b">Inst. für Informatik und Praktische Mathematik</subfield><subfield code="c">1998</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">173 S.</subfield><subfield code="b">Ill., graph. Darst.</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">n</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">nc</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Bericht / Institut für Informatik und Praktische Mathematik <Kiel></subfield><subfield code="v">9809</subfield></datafield><datafield tag="502" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Zugl.: Kiel, Univ., Diss., 1998</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Approximation</subfield><subfield code="0">(DE-588)4002498-2</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Selbstorganisierende Karte</subfield><subfield code="0">(DE-588)4305302-6</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Neuronales Netz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4226127-2</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Radiale Basisfunktion</subfield><subfield code="0">(DE-588)4380647-8</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="0">(DE-588)4113937-9</subfield><subfield code="a">Hochschulschrift</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="a">Neuronales Netz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4226127-2</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="a">Approximation</subfield><subfield code="0">(DE-588)4002498-2</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="2"><subfield code="a">Radiale Basisfunktion</subfield><subfield code="0">(DE-588)4380647-8</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="3"><subfield code="a">Selbstorganisierende Karte</subfield><subfield code="0">(DE-588)4305302-6</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-604</subfield></datafield><datafield tag="810" ind1="2" ind2=" "><subfield code="a">Institut für Informatik und Praktische Mathematik <Kiel></subfield><subfield code="t">Bericht</subfield><subfield code="v">9809</subfield><subfield code="w">(DE-604)BV000011623</subfield><subfield code="9">9809</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="m">DNB Datenaustausch</subfield><subfield code="q">application/pdf</subfield><subfield code="u">http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=008265136&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA</subfield><subfield code="3">Inhaltsverzeichnis</subfield></datafield><datafield tag="943" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-008265136</subfield></datafield></record></collection> |
| genre | (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content |
| genre_facet | Hochschulschrift |
| id | DE-604.BV012197934 |
| illustrated | Illustrated |
| indexdate | 2024-08-17T00:51:59Z |
| institution | BVB |
| language | German |
| oai_aleph_id | oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-008265136 |
| oclc_num | 75918764 |
| open_access_boolean | |
| owner | DE-91 DE-BY-TUM DE-12 DE-355 DE-BY-UBR DE-11 DE-188 |
| owner_facet | DE-91 DE-BY-TUM DE-12 DE-355 DE-BY-UBR DE-11 DE-188 |
| physical | 173 S. Ill., graph. Darst. |
| publishDate | 1998 |
| publishDateSearch | 1998 |
| publishDateSort | 1998 |
| publisher | Inst. für Informatik und Praktische Mathematik |
| record_format | marc |
| series2 | Bericht / Institut für Informatik und Praktische Mathematik <Kiel> |
| spelling | Bruske, Jörg Verfasser aut Dynamische Zellstrukturen Theorie und Anwendung eines KNN-Modells Jörg Bruske Kiel Inst. für Informatik und Praktische Mathematik 1998 173 S. Ill., graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Bericht / Institut für Informatik und Praktische Mathematik <Kiel> 9809 Zugl.: Kiel, Univ., Diss., 1998 Approximation (DE-588)4002498-2 gnd rswk-swf Selbstorganisierende Karte (DE-588)4305302-6 gnd rswk-swf Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd rswk-swf Radiale Basisfunktion (DE-588)4380647-8 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 s Approximation (DE-588)4002498-2 s Radiale Basisfunktion (DE-588)4380647-8 s Selbstorganisierende Karte (DE-588)4305302-6 s DE-604 Institut für Informatik und Praktische Mathematik <Kiel> Bericht 9809 (DE-604)BV000011623 9809 DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=008265136&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
| spellingShingle | Bruske, Jörg Dynamische Zellstrukturen Theorie und Anwendung eines KNN-Modells Approximation (DE-588)4002498-2 gnd Selbstorganisierende Karte (DE-588)4305302-6 gnd Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd Radiale Basisfunktion (DE-588)4380647-8 gnd |
| subject_GND | (DE-588)4002498-2 (DE-588)4305302-6 (DE-588)4226127-2 (DE-588)4380647-8 (DE-588)4113937-9 |
| title | Dynamische Zellstrukturen Theorie und Anwendung eines KNN-Modells |
| title_auth | Dynamische Zellstrukturen Theorie und Anwendung eines KNN-Modells |
| title_exact_search | Dynamische Zellstrukturen Theorie und Anwendung eines KNN-Modells |
| title_full | Dynamische Zellstrukturen Theorie und Anwendung eines KNN-Modells Jörg Bruske |
| title_fullStr | Dynamische Zellstrukturen Theorie und Anwendung eines KNN-Modells Jörg Bruske |
| title_full_unstemmed | Dynamische Zellstrukturen Theorie und Anwendung eines KNN-Modells Jörg Bruske |
| title_short | Dynamische Zellstrukturen |
| title_sort | dynamische zellstrukturen theorie und anwendung eines knn modells |
| title_sub | Theorie und Anwendung eines KNN-Modells |
| topic | Approximation (DE-588)4002498-2 gnd Selbstorganisierende Karte (DE-588)4305302-6 gnd Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd Radiale Basisfunktion (DE-588)4380647-8 gnd |
| topic_facet | Approximation Selbstorganisierende Karte Neuronales Netz Radiale Basisfunktion Hochschulschrift |
| url | http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=008265136&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA |
| volume_link | (DE-604)BV000011623 |
| work_keys_str_mv | AT bruskejorg dynamischezellstrukturentheorieundanwendungeinesknnmodells |