Automatische Klassifikation von Oberflächen mittels neuronaler Netze und Fuzzy-Logik:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
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| Format: | Buch |
| Sprache: | English German |
| Veröffentlicht: |
Heimsheim
Jost-Jetter
2001
|
| Schriftenreihe: | IPA-IAO-Forschung und -Praxis
338 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: Stuttgart, Univ., Diss., 2001 |
| Beschreibung: | 123 S. Ill., graph. Darst. |
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INHALT
0
ABKUERZUNGS
UND
SYMBOLVERZEICHNIS
.
12
0.1
ABKUERZUNGEN
.
12
0.2
SYMBOLE.YY.YY.YY.YY.YY.YY._
.YY.YY.YY.13
1
EINLEITUNG.YY.YY.YY.YY.
14
2
KLASSIFIKATION:
STAND
DER
TECHNIK
UND
ANSATZPUNKTE
FUER
VERBESSERUNGEN
.
18
2.1
KLASSIFIKATION
VON
DATENSAETZEN
MITTELS
NEURONALER
NETZE
.18
23
MERKMALSEXTRAKTION
.YY.19
23
MULTILAYER
PERZEPTRON
.
.YY.YY.20
2.3.1
TRAININGSALGORITHMEN
.
20
2.3.2
ABSTRAKTION
.
21
24
NEAREST
NEIGHBOUR-KLASSIFIKATOR.22
23
HOPFIELD-NETZWERK.YY.YY.YY.
_
.23
2.6
FUZZY-LOGIK.YY.YY.YYYYYY.YY.YY.YY.24
2.7
BEWERTUNG.YY.YYYY.YYYY.YY.YY.YY.YY.YY.YY.YYYY.25
2
KONZEPT
FUER
DIE
KLASSIFIKATION
BEI
GROSSEN
KLASSENZAHLEN
.YY.YYYY.YY.YY.YY.YY.YY.YY26
3
MESSDATENERFASSUNG.YY.YY.YY.YY.27
3.1
MECHANISCH
BERUEHRENDE
ABTASTUNG
.YY.YY.YY.YY27
33
ANSAETZE
ZUR
VERBESSERUNG
DER
MECHANISCHEN
ABTASTUNG
.29
3.2.1
GEREGELTER
TASTER
.
29
3.2.2
KORREKTUR
DER
DURCH
DIE
TASTNADELGEOMETRIE
VERURSACHTEN
FEHLER
.
31
33
AUTOFOKUSSENSOR.
_
.
_
.YY32
34
ANSAETZE
ZUR
NORMGERECHTEN
OPTISCHEN
RAUHEITSMESSUNG
.36
3.4.1
LINEARE
TIEFPASSFILTERUNG
.
36
3.4.2
NICHTLINEARE
FILTER
.40
3.4.3
VERKNUEPFUNG
VON
PROFIL-
UND
REFLEXIONSDATEN
.
40
3.4.4
KORREKTUR
MITTELS
NEURONALER
NETZE
.
41
33
WEISSLICHTINTERFEROMETRIE
_
.43
3.6
STREIFENPROJEKTION.
.
YY.
.
.
.45
3.7
KONFOKALE
MIKROSKOPIE.YY.46
33
VERFAHREINHEITEN
.
.47
3.9
HOEHENGEREGELTE
VERFAHRTISCHE
.48
3.10
SOFTWARE
ZUR
DATENERFASSUNG
UND
AUSWERTUNG.YY.YY.50
3.11
ZUSAMMENFASSUNG.
_
.31
4
KONSTRUKTION
EINES
KLASSIFIKATORS
NACH
DEM
MDL-PRINZIP
.52
4.1
EINLEITUNG.YY.
.
YY.YY.YY.52
43
DEFINITIONEN
UND
UEBERBLICK.YY.YY.YY.54
43
KLASSIFIKATION MIT
KOMPLEXITAETSBESCHRAENKUNG.YYYY.YY55
44
KLASSIFIKATION
VON
HAEUFIGKEITSVERTEILUNGEN
YYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYY57
4.4.1
PARAMETRISCHE
MODELLE
.
57
4.4.2
PARAMETERFREIE
MODELLE
.
59
4.5
LINEAR
PREDICTIVE
CODING
.YY.YYYY.59
4.5.1
BERECHNUNG
DER
EINDIMENSIONALEN
LP-KOEFIIZIENTEN
.
60
4.5.2
BERECHNUNG
FLAECHENHAFTER
LP-KOEFFIZIENTEN
.
60
4.6
COTTRELL/MUNRO/ZIPSER-KODIERUNG.YY.YY.YY.YY.YYYY61
4.7
QUANTISIERTER
BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS.61
5
BERECHNUNG
VON
AEHNLICHKEITSMASSEN
MITTELS
NEURONALER
NETZE.63
5.1
SYMMETRISCHE
NEURONALE
NETZE.YY.YY.64
5.1.1
SYMMETRISCHER
BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS
.
65
5.1.2
SCHNELLE
BERECHNUNG
DER
GEWICHTE
FUER
EINSCHICHTIGE
NETZE
.
65
52
MDL-KODIERUNG
VON
PARTITIONEN.
.66
53
VERALLGEMEINERTE
HOPFIELD-NETZE
YYYYYY*YYYYYYYY
66
54
SIMULATIONSERGEBNISSE
_
.YY67
6
IMPLEMENTATION
EINES
NEURO-FUZZY-EXPERTENSYSTEMS
YYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYY70
6.1.1
ELEMENTARE
AUSSAGEN
.
70
6.1.2
FUZZY-NEGATION
.
70
6.1.3
FUZZY-KONJUNKUEON
UND
DISJUNKTION
.
71
6.1.4
APPROXIMATIVES
SCHLIESSEN
.
72
6.1.5
FUZZY-COMBINE
.
72
6.1.6
FUZZY-AEHNLICHKEITSRELATIONEN
.:.
73
6.1.7
DEFUZZIFIZIERUNG
EINER
FUZZY-AEHNLICHKEITSRELATION
.
73
62
DIE
STRUKTUR
EINES
FEED-FORWARD-NEURO-FUZZY-NETZWERKS
63
DER
LERNALGORITHMUS
FUER
DAS
NEURO-FUZZY-EXPERTENSYSTEM
.^.^.^YY.^.74
6.4
RUECKGEKOPPELTES
NEURO-FUZZY-NETZWERK
.76
7
KLASSIFIKATION
VON
PATRONENHUELSEN
YYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYY
YY*YYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYY
YYYYYYYYYYYY
YYYYYYYYYYYYYYYY .78
7.1
PROBLEMSTELLUNG
UND
STAND
DER
TECHNIK
._.YY.YY.78
72
MESSDATENERFASSUNG.,.,.,.YY.YYYY.YY.YY.YY.YY.YYYY.YY80
73
VORVERARBEITUNG
UND
MERKMALSEXTRAKTION
82
7.3.1
AUSRICHTUNG
NACH
DEM
PATRONENBODEN
.
82
7.3.2
BESTIMMUNG
DES
EINSCHLAGZENTRUMS
.
82
7.3.3
BESTIMMUNG
DER
RADIEN
VON
KRATER
UND
WULST
.
83
7.3.4
EXTRAKTION
EINFACHER
MERKMALE
.
83
7.3.5
DIE
RADIUSVEKTORFUNKTION
EINER
HOEHENLINIE
.
84
7.3.6
AEHNLICHKEITSMASSE
FUER
HUELSENPAARE
.
84
7.4
AUTOMATISIERTE
BESTIMMUNG
DER
SYBE-MERKMALE
YY
YYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYY
85
73
KORRELATION
IST
EINE
FUZZY-AEHNLICHKEITSRELATION.YY.YY.YY.YY.YY.YY.87
7.6
DIE
ENTROPIE
EINER
FUZZY-AEHNLICHKEITSRELATION
.88
7.7
EXPERTENSYSTEM
ZUR
KLASSIFIKATION
VON
PATRONENHUELSEN
.
_
.89
8
BEURTEILUNG
VON
HONSTRUKTUREN
_
.
_
.91
8.1
PROBLEMSTELLUNG
UND
STAND
DER
TECHNIK
_
.YYYY91
10
82
MESSDATENERFASSUNGYYYYYYYY.YYYY.YY.YY.YYYY.YY.YY.YY.YY.YY.YYYYYY.YYYY.YY.YYYYYYYYYY.YYYY.YY.YY.YYYY.YY93
83
MDL-KODIERUNG
VON
HONSTRUKTUREN
.
94
8.3.1
MODELLIERUNG
DES
ERZEUGENDEN
PROZESSES
.
94
8.3.2
SEGMENTIERUNG
DER
MESSFLAECHE
.
94
84
GEWINNUNG
DER
RELEVANTEN
MERKMALE
.94
83
BESTIMMUNG
DES
HONWINKELS
.95
8.6
BEURTEILUNG
DER
RIEFENORIENTIERUNG
.97
8.7
DETEKTION
EINZELNER
HONRIEFEN.
.
.97
8.7.1
RIEFENDETEKTION
MITTLES
RADONTRANSFORMATION
.
97
8.7.2
RIEFENDETEKTION
NACH
DEM
MDL-PRINZIP
.
98
8.8
DETEKTION
VON
UNREGELMAESSIGKEITEN
INNERHALB
EINER
RIEFE.99
8.8.1
DETEKTION
MITTELS
MDL
.
99
8.8.2
SCHNELLE
DETEKTION
DEFEKTER
RIEFEN
.
100
8.9
KLASSIFIKATION
VON
RIEFENUNREGELMAESSIGKEITEN
.101
8.10
MESSUNGEN
AN
EXPERTENBEWERTETEN
PROBEN.,.YY.YY.101
8.10.1
AUSWERTUNG MESSPROBE
1
.
102
8.10.2
AUSWERTUNG
MESSPROBE
2
.
104
8.10.3
AUSWERTUNG
MESSPROBE
3
.
105
8.11
ANWENDUNG:
ZYIINDERPRUEFGERAET.YY.106
8.12
AUSBLICK
.109
9
ZUSAMMENFASSUNG
.
110
10
SUMMARY.YY.112
10.1
INTRODUCTION
.112
103
CLASSIFICATION:
STATE
OF
THE
ART
AND
POSSIBILITIES
FOR
IMPROVEMENTS
.112
103
DATA
ACQUISITION
.115
104
CONSTRUCTION
OF
A
CLASSIFIER
USING
THE
MDL
PRINCIPLE.YY.YY.115
103
CALCULATION
OF
SIMILARITY
MEASURES
USING
NEURAL
NETS.YYYY.YY.117
10.6
IMPLEMENTATION
OF
A
NEURO-FUZZY
EXPERT
SYSTEM
YY.118
10.7
CLASSIFICATION
OF
GUN
SHELLS
.
.119
103
CLASSIFICATION
OF
HONED
SURFACES.
.119
11
LITERATUR
120
11 |
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