Einsatz neuronaler Netze bei der Steuerung von Tages- und Kunstlichtsystemen:
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2010
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adam_text | EINSATZ NEURONALER NETZE BEI DER STEUERUNG VON TAGES- UND
KUNSTLICHTSYSTEMEN VORGELEGT VON DIPLOM-INGENIEUR JAROSTAW KRZYZARIOWSKI
AUS BIATA PODLASKA VON DER FAKULTAET IV - ELEKTROTECHNIK UND INFORMATIK
DER TECHNISCHEN UNIVERSITAET BERLIN ZUR ERLANGUNG DES AKADEMISCHEN GRADES
DOKTOR DER INGENIEURWISSENSCHAFTEN - DR.-ING. - GENEHMIGTE DISSERTATION
PROMOTIONSAUSSCHUSS: VORSITZENDER: PROF. DR. M. OPPER BERICHTEN PROF.
DR. RER. NAT. H. KAASE BERICHTEN PROF. DR.-ING. S. VOELKER BERICHTEN
PROF. DR. HAB. W. 2AGAN *I TAG DER WISSENSCHAFTLICHEN AUSSPRACHE:
04.02.2010 BERLIN 2010 D83 1 EINFUEHRUNG 4 2 THEORIE DER NEURONALEN NETZE
6 2.1 BIOLOGISCHES NEURON 6 2.2 KUENSTLICHE NEURONEN 8 2.3 MODELLE VON
NEURONEN 8 2.3.1 SIGMOIDES NEURON 9 2.4 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE 12
2.4.1 EINSCHICHTIGES NETZ 13 2.4.2 MEHRSCHICHTIGE KUENSTLICHE NEURONALE
NETZE 15 2.5 LERNMETHODEN 16 2.5.1 UEBERWACHTES LERNEN 17 2.5.2
UNUEBERWACHTES LERNEN 17 2.6 TRAININGSALGORITHMEN 18 2.6.1 DER KLASSISCHE
BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS 19 2.6.2 LEVENBERG-MARQUARDT-ALGORITHMUS 21
2.6.3 ALGORITHMUS DER KONJUGIERTEN GRADIENTEN 23 2.7 BISHERIGE
EINSATZBEREICHE VON NEURONALEN NETZEN 24 3 JAVA-TECHNOLOGIE UND
BUSSYSTEME FUER LICHTTECHNISCHE ANWENDUNGEN 26 3.1 INTERNETBASIERENDE
STEUERUNG EINER LICHTDECKE 29 3.1.1 AUFBAU DER LICHTDECKE 29 3.1.2
APPLET ZUR STEUERUNG DER LICHTDECKE 31 3.2 STEUERUNG DER BELEUCHTUNG FUER
FENSTERLOSE RAEUME 36 3.2.1 TAGESLICHTABHAENGIGE STEUERUNG DER BELEUCHTUNG
DURCH EINE LICHTKUPPEL .36 3.2.1.1 BESTANDTEILE DER ANLAGE 36 3.2.2
MESSUNG DER KUENSTLICHEN BELEUCHTUNG 40 3.3 AN DEN AKTUELLEN NATUERLICHEN
HIMMEL ANGEPASSTE RGB-LEUCHTENREGELUNG.. 41 3.3.1 TECHNISCHE AUSFUEHRUNG
41 3.4 OFFENE FRAGEN 43 4 NEURONALE NETZE BEI DER STEUERUNG VON TAGES-
UND KUNSTLICHTSYSTEMEN 44 4.1 VORBEREITUNG UND NORMIERUNG DER DATEN FUER
DAS TRAINING 45 4.1.1 AUSWAHL VON TRAININGS- UND TESTDATEN 46 4.2
AUSWAHL DES TRAININGSALGORITHMUS 53 4.2.1 ANALYSE DER ALGORITHMEN 55
4.2.1.1 VERHALTEN DES NETZES IN ABHAENGIGKEIT VON DER MENGE DER
TRAININGSPARAMETERSAETZE 56 4.2.1.2 VERHALTEN DES NETZES BEI DER
PRAESENTATION *NEUER PARAMETERSAETZE UND MODIFIZIERTEN PARAMETERSAETZEN 59
4.2.1.3 EINFLUSS VON STARTGEWICHTEN AUF DAS VERHALTEN DES NETZES 67
4.2.1.4 EINFLUSS VON TRAININGSPARAMETERN AUF DAS VERHALTEN DES NETZES 71
4.2.1.5 EINFLUSS DES SCHWIERIGKEITSGRADES DER AUFGABE AUF DAS VERHALTEN
DES NETZES 77 4.3 AUSWAHL DER ARCHITEKTUR DES NEURONALEN NETZES 78 4.3.1
NEURANALE NETZE MIT UNTERSCHIEDLICHER SCHICHTENANZAHL 79 4.3.2 NEURONALE
NETZE MIT UNTERSCHIEDLICHER NEURONENANZAHL 80 ADAPTIVE SYSTEME IN REALER
VERSUCHSUMGEBUNG 82 5.1 AUFBAU UND BESTANDTEILE 82 5.1.1 LAGE DES
TESTRAUMES 82 5.1.2 TAGES- UND KUNSTLICHTSYSTEME 82 5.1.3
EIB-KOMPONENTEN 83 5.1.3.1 JALOUSIEAKTOR 83 5.1.3.2 SCHALT-DIMMAKTOR 84
5.1.3.3 AUSSEN- UND INNENHELLIGKEITSSENSOREN 84 5.1.3.4 PRAESENZMELDER 85
5.1.3.5 TAGESLICHTMESSKOPF 86 5.1.3.6 BESONDERHEITEN BEIM BETRIEB MIT
NEURONALEN NETZEN 87 5.1.4 EINGANGS- UND AUSGANGSGROESSEN 88 5.1.5
SOFTWAREKOMPONENTEN 88 5.1.6 NEURONALE NETZE ZUR STEUERUNG VON
BUSSYSTEMEN 89 5.1.6.1 STRUKTUR DES NETZES UND VERWENDETER
TRAININGSALGORITHMUS 89 5.1.6.2 AUSWERTUNG DER MESSDATEN 89 5.1.7
VORAUSSETZUNGEN FUER KUNST-UND TAGESLICHT 93 5.1.8 BEWERTUNG DER
MESSERGEBNISSE NACH DIN 5035 TEIL 7 96 AUTOADAPTIVES SYSTEM IN REALER
VERSUCHSUMGEBUNG 98 INHALTSVERZEICHNIS 6.1 AUFBAU UND BESTANDTEILE 98
6.1.1 LAGE DES RAUMES 98 6.1.2 TAGES- UND KUNSTLICHTSYSTEME 99 6.1.3
EINGANGS- UND AUSGANGSGROESSEN 100 6.1.4 NEURANALE NETZE ZUR STEUERUNG DES
BUSSYSTEMS 101 6.1.4.1 AUSWERTUNG DER MESSDATEN 101 6.1.4.2
VORAUSSETZUNGEN FUER KUNST- UND TAGESLICHT 105 6.1.5 BEWERTUNG DER
MESSERGEBNISSE NACH DIN 5035 TEIL 7 106 7 BEURTEILUNG DES AUTOADAPTIVEN
SYSTEMS 10 8 8 ZUSAMMENFASSUNG 109 9 AUSBLICK 113 DANKSAGUNG 114
LITERATUR 115 ANHANGL 119 MESSUNG DER KUENSTLICHEN BELEUCHTUNG 119 ANHANG
2 121 ZWEITE BELEUCHTUNGSVARIANTE 121 ANHANG 3 125 ERGEBNISSE BEIM
TRAINING DES NETZES MIT UNTERSCHIEDLICHEN DATEN 125 ANHANG 4 127
BESCHREIBUNG DER INSTALLIERTEN SOFTWARE 127 EDC (EIB-DATA-COLLECT) 127
JAVA-APPLET 128 DER *NEURONALE NETZE TRAINER (NNT) 128 GLOSSAR 130 3
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