Verfügbarkeit: Lernende Automaten als Modelle von Lernprozessen und als mögliche Hilfsmittel in der Medizin

Lernende Automaten als Modelle von Lernprozessen und als mögliche Hilfsmittel in der Medizin:

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Barthel, Dieter 1935- (VerfasserIn)
Format:	Abschlussarbeit Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Leipzig 1969
Schlagworte:	Hochschulschrift
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adam_text	VI INHALTSVERZEICHNIS SEITE VORWORT I 1. ALLGEMEINER LERNBEGRIFF UND SPEZIELLE LERNPROZESSE 1 1.1. AUSGEWAEHLTE DEFINITIONEN 1 1.2. EIGENER STANDPUNKT 4 1,3, EINIGE SPEZIELLE LERNAUFGABEN 7 1.3.1. EINFACHE ZUORDNUNGEN 7 1.3.2. ZEICHENERKENNUNG 8 1,3.3 DIAGNOSESTELLUNG 13 2. LERNEXPERIMENTE, LERNKURVEN UND DEREN HERLEITUNG AUS PHAENOMENOLOGISCHEN ANSAETZEN 15 3. DIE FORMULIERUNG VON LERNAUFGABEN FUER AUTOMATEN 27 3.1. DER ABSTRAKTE DETERMINIEITE AUTOMAT 27 3.2. DER ABSTRAKTE STOCHASTISCHE AUTOMAT 31 3.3. AUTOMATEN MIT RUECKMELDUNG (R-AUTOMATEN) 36 3.4. LERNKRITERIEN FUER INITIALE R-AUTOMATEN 37 4. AUTOMATEN DIE EINFACHE ZUORDNUNGEN ERLERNEN 49 4.1. DER PERFEKTE LERNER 49 4.2. LERNEN DURCH VERAENDERUNG DER ZUORDNUNGS WAHRSCHEINLICHKEITEN 7O 4.2.1. ALLGEMEINE ANFORDERUNGEN AN DEN AUTOMATEN 71 4.2.2 DER LERNENDE AUTOMAT ALS NAEHRICHTENKANAL 74 423. TRANSFORMATION DER ZUORDNUNGSWAHRSCHEINLIOH KEITEN DURCH LINEARE OPERATOREN 87 424. TEILWEISE LINEARE TRANSFORMATION DER ZUORD NUNGSWAHRSCHEINLICHKEITEN 133 425, NICHTLINEARE TRANSFORMATION DER ZUORDNUNGS WAHRSCHEINLICHKEITEN 149 VH YY SEITE AUTOMATEN, DIE KLASSIFIKATION VON RELZMUSTERN UNC ZEICHENERKENNUNG ERLERNEN 155 5.1, ALLGEMEINE GESICHTSPUNKTE 155 5.2. SPEZIELLE FAMILIEN VON TRENNFUNKTIONEN 175 5.2.'. LINEARE TRENNFUNKTIONEN 176 5.2.1,1. ALLGEMEINES UBER LINEARE TRENN FUNKTIONEN *YY 176 5.2.1.2. BESONDERE TYPEN LINEARER TRENN FUNKTIONEN 195 5.2.1.3, DIE ELEMENTARE LINEARE SCHWELLEN EINHEIT (EISE) 192 5.2.1.4. PARALLELARBEITENDE ELSEN 195 5.2.1.5 LINEAR SEPARIERBARE MENGEN IM REZEPTORENRAUM 200 5.2.2. $ -PUNKTIONEN 207 5.2.3 STUECKWEISE LINEARE KONVEXE TRENN FUNKTIONEN 215 5.3. PEHLERKORREKTURVERFAHREN FUER LINEARE AUTOMATEN 218 5.3.1. EINTEILUNG IN 2 KLASSEN ( ZWEIERKLASSL FIKATION) 219 5.3.1.1. HOMOGEN LINEARE AUTOMATEN 219 5312. ALLGEMEIN LINEARE AUTOMATEN 241 5.32. EINTEILUNG IN MEHR ALS 2 KLASSEN 244 5.3.2.1. HOMOGEN LINEARE AUTOMATEN 244 5.322 ALLGEMEIN LINEARE AUTOMATEN 261 5.33 PARALLELARBEITENDE ELSEN MIT BELIEBIG VARIIERBAREN GEWICHTEN 262 5331 KONFIGURATIONSCODE 264 5,3.3,2, POSITIONSCODE 268 5,34 BEMERKUNGEN UBER AUTOMATEN 2^1 5,4. SCHICHTENNETZWERKE VON ELSEN 272 5,4.1. GEMEINSAME EIGENSCHAFTEN DER ELSE SCHIOHTENNETZWERKE 276 5,4.2 KOMITEEAUTOMATEN 289 VIII SEITE 5.4.3. PERZEPTRONS 301 5,4.3,1, ELEMENTARE FT PERZEPTRONS 301 5,4,3.2, PERZEPTRONS MIT Q ANTWORTEIN HEITEN (Q? 1) 316 5.4,33 TF PERZEPTRONS MIT MAXIMUMSELEKTOR 345 5,5. AUTOMATEN DIE "TYPISCHE MUSTER FINDEN UND ERLERNEN 346 5.5,1. LERNMATRIZEN 348 5.5.1.1. LERNMATRIZEN MIT NIEHTNEGATIVEN GEWICHTEN UND KONTRAER NICHTNEGATIVER EINGABE 351 5.5.1.2, LEMMATRIZEN MIT REELLEN GEWICHTEN UND EINFACHER DIREKTER EINGABE 373 5.5.2, AUTOMATEN, DIE MEHRERE TYPISCHE MASTER FINDEN 377 5.6, EINIGE WEITERE ZEICHENERKENNENDE AUTOMATEN 384 5,6.1, DIE POTENTIALMSTHODE 385 5,6,2. DER ALGORITHMUS DER TRENNENDEN EBENEN 386 6. DIAGNOSESTELLUNG DURCH AUTOMATEN 403 6.1, ALLGEMEINE GESICHTSPUNKTE 403 6,2. VOLLSTAENDIG UND UNVOLLSTAENDIG INFORMIERTER AUTOMAT 407 6.2,1. KLASSIFIKATION DURCH DEN VOLLSTAENDIG INFORMIERTEN AUTOMATEN 409 6.2,2. KLASSIFIKATION DURCH DEN UNVOLLSTAENDIG INFORMIERTEN AUTOMATEN 411 63. AUTOMATEN IN STATISTISCHER UMWELT 417 6,4, BEWERTUNG DER LEISTUNG DES AUTOMATSN IN STATI STISCHER UMWELT DURCH DEN AENDEREN BEOBACHTER 428 6,4.1. VOLLSTAENDIG INFORMIERTER AUTOMAT 428 6.4.2, UNVOLLSTAENDIG INFORMIERTER AUTOMAT 432 IX S EITE SEITE X 6,5, IDEALE KLASSIFIKATION DURCH DEN UNVOLLSTAENDIG INFORMIERTEN AUTOMATEN 437 6.5.1. ENDGUELTIGE DEFINITION VON IDEALEN KLASSI FIKATIONSVERFAHREN 438 6.5.2. DER EINFLUSS DER AUSWAHL DER DIAGNOSTISCHEN MASSNAHMEN AUF DIE GUETE DER KLASSIFIKATION 441 6,5.2.1. A-PRIORI-RANGORDNUNG DER SYMPTOME 450 6.5.2,2. BEFUNDBEDINGTE RANGORDNUNG DER UNBE KANNTEN SYMPTOME 451 6.5.2,3. REDUNDANZ DER SYMPTOMAUSWAHL 452 6.5,3, PRINZIPIELLE EINWAENDE GEGEN DAS KLASSIFIKA TIONSVERFAHREN 454 6.5.4, PRAKTISCHE EINWAENDE GEGEN DAS KLASSIFIKA TIONSVERFAHREN 458 6,5,5. IDEALE KLASSIFIKATION BEI WAHRSCHELNLICH KEITSFELDEM SPEZIELLEN TYPS 460 6.5.5.1. ZWEIWERTIGE, BEDINGT UNABHAENGIGE SYMPTOME 460 6.5.5.2. SYMPTOMMUSTER BEDINGT NORMALVERTEILT 464 6.5.6. ZEICHENVORAUSWAHL ALS VORSTUFE ZUR IDEALEN KLASSIFIKATION 469 6,6. IDEALE KLASSIFIKATION UND EINIGE STATISTISCHE S TANDARDVERFEHREN 484 6.6.1. ENTSCHEIDUNG NACH DEM LLKELIHOOD-VERHAELTNIS 484 6.6,2. MAXIMUM-LIKELLHOODKLASSIFIKATION 496 6.6,3. MULTIPLE REGRESSION 497 6,6.4. LINEARE DISKRIMINANZANALYSE 505 6.7, AUTOMATISCHE DIAGNOSESTELLUNG AUF GRUND MEDIZINISCHER ERFAHRUNG 508 6,7.1, NICHTITERATIVE VERFAHREN 511 6.7.1.1, NICHTITERATIVE PARAMETRISCHE VERFAHREN 511 6,7,1.1,1, WAHRSCHEINLICHKEITSFELD OHNE NAEHERE ANGABEN 511 6,7. 1,12, ZWEIWERTIGE, BEDINGT UNABHAENGIGE SYMPTOME 512 6,7,1,1,3, BEDINGTE NORMALVERTEILUNG DER SYMPTOMMUSTER 51) 6,7.1,1,3,1, UNTERSCHIEDLICHE KOVARIANZ MATRIZEN 516 6,7,1.1,3.2, GLEICHE KOVARLANZMATRIZEN 518 6.7,1,1,4, ENTSCHEIDUNG NACH DEM LLKELIHOOD - VERHAELTNIS $20 6,7,1.1.5 KAXIMUO-LLKELIHOOD-KLABSIFIKATION 521 6.7.1.1.6. MULTIPLE REGRESSION 522 6,7.1.2, NICHTITERATIVE NICHTPARAMETRISCHE VERFAHREN 525 6,7,1.2.1. ZEICHENVOREUSWAHL $25 6.7.1.2.2. WEITERE VERFAHREN 526 6,7,2. ITERATIVE VERFAHREN 527 6.7.2.1. ITERATIVE PARAMETRISCH VERFAHREN 527 6.7,2,1,1. WAHRSCHELNLICHKEITAFELD OHNE NAEHERE ANGABEN 528 6.7.2.1.2. ZWEIWERTIGE, BEDINGT UNABHAENGIGE SYMPTOME 530 6.7.2.1.3. BEDINGTE NORMALVERTEILUNG DER SYMPTOMMUSTER 531 6.7.2.1.3,1. UNTERSCHIEDLICHE KOVARIANZ OATRIZEN 531 6.7.2.1.3.2. GLEICHE KOVARIANZTRISEN 533 6.7.2.2. ITERATIVE NICHTPARAMSTRISCHE VERFAHREN 534 6.7.2.2.1, LINEARE AUTOMATEN UND PERZEPTRCNS 534 6.7.2.2.2. NICHTLINEARE AUTOMATEN 538 7. ZUSAPGNSNFAESUNG UND AUSBLICK 540 LITERATURVERZEICHNIS 5*9
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