Modellierung dynamischer Systeme mit vorstrukturierten neuronalen Netzen:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Akad. Verl.-Ges. Aka
2000
|
| Schriftenreihe: | Dissertationen zur künstlichen Intelligenz
Bd. 229 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: München, Techn. Univ., Diss., 1999 |
| Beschreibung: | IV, 112 S. Ill., graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINFUEHRUNG
1
1.1
VERBINDUNG
ZUR
REGELUNGSTECHNIK
.
2
1.2
DAS
PRINZIP
DER
VORSTRUKTURIERTEN
NEURONALEN
NETZE
.
3
2
REGELUNGSTECHNIK
UND
NEURONALE
NETZE
8
2.1
REGELUNGSTECHNIK
AUS
SICHT
DER
NEUROINFORMATIK
.
8
2.1.1
ZIEL
DER
REGELUNGSTECHNIK
.
8
2.1.2
VORGEHENSWEISE
DER
REGELUNGSTECHNIK
.
9
2.2
EINSATZ
VON
NEURONALEN
NETZEN
IN
DER
REGELUNGSTECHNIK
.
18
2.3
ZEITDISKRETER
ABLAUF
.
20
3
LERNVERFAHREN
24
3.1
GRUNDLAGEN
.
25
3.1.1
DIE
LERNAUFGABE
.
25
3.1.2
ORGANISATION
DES
LERNENS
.
26
3.1.3
ABLEITUNGSBASIERTE
OPTIMIERUNG
.
27
3.1.4
ABLEITUNGSBERECHNUNG
FUER
REKURRENTE
NETZE
.
30
3.2
OPTIMIERUNG
DES
ZUSTANDS
.
33
3.2.1
BESTIMMUNG
DER
TRAJEKTORIENLAENGE
.
33
3.2.2
ABLEITUNGSBERECHNUNG
.
35
3.3
MOEGLICHE
PROBLEME
BEIM
LERNEN
.
36
3.3.1
UNTERSCHIEDLICHE
EMPFINDLICHKEITEN
.
36
3.3.2
BEHANDLUNG
DIVERGIERENDER
INTERNER
ZUSTAENDE
.
37
4
NETZARCHITEKTUR
44
4.1
EINSETZBARKEIT
DER
VORHANDENEN
NEURONALEN
NETZE
.
44
4.1.1
BLOECKE
.
46
4.1.2
ZEITSCHRITTE
.
47
4.1.3
AUSWERTUNG
.
47
4.2
DEFINITION
DER
KLASSE
DER
MARNN
.
48
4.3
MULTI-OUTPUT
NEURONEN
.
50
4.4
INTERNE
ZUSTAENDE
.
51
4.5
ALGORITHMEN
FUER
MARNN
.
55
4.5.1
REKURRENTE
EBENE
.
56
4.5.2
FEEDFORWARD
EBENE
.
58
UE
INHALTSVERZEICHNIS
5
UMSETZUNG
VON
BLOCKDIAGRAMMEN
IN
NEURONALE
NETZE
66
5.1
VERGLEICH
UND
GRUNDSAETZLICHE
VORGEHENSWEISE
.
66
5.1.1
BLOCKDIAGRAMME
.
66
5.1.2
NEURONALE
NETZE
.
67
5.1.3
VERGLEICH
UND
UMSETZUNG
.
68
5.2
BEHANDLUNG
VON
BLOECKEN
MIT
RATIONALER
SYSTEMFUNKTION
.
70
5.3
BEHANDLUNG
VON
STATISCHEN
NICHTLINEAREN
BLOECKEN
.
73
5.3.1
FORMVORGABE
.
73
5.3.2
ISOLIERTES
INITIALTRAINING
.
78
5.4
BEHANDLUNG
VON
VERZOEGERUNGEN
.
79
5.5
SONSTIGE
BLOECKE
.
80
5.6
EINGABEFILTERUNG
UND
TRANSFORMATION
IM
NETZ
.
80
6
NACH
DEM
TRAINING
82
6.1
MOEGLICHE
URSACHEN
FUER
MANGELNDE
LERNERFOLGE
.
82
6.2
UNTERSUCHUNGEN
UND
OPTIMIERUNGEN
BEI
ERFOLGREICHEM
LERNEN
.
84
6.2.1
GUELTIGKEITSPRUEFUNG
.
84
6.2.2
VERBESSERUNG
DER
GENERALISIERUNG
.
85
7
EXPERIMENTE
87
7.1
ZWEIMASSENSCHWINGER
MIT
REIBUNG
.
89
7.1.1
EXPERIMENTE
MIT
KUENSTLICHEN
DATEN
.
89
7.1.2
EXPERIMENTE
MIT
MESSDATEN
.
98
8
SCHLUSSBETRACHTUNG
105
8.1
ZUSAMMENFASSUNG
.
105
8.2
AUSBLICK
.
106
LITERATUR
108 |
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