Einsatzmöglichkeiten neuronaler Netze in der Industrie
Mustererkennung anhand überwachter Lernverfahren, mit Beispielen aus der Verkehrs- und Medizintechnik
Der Band wendet sich an Leser, die ein tiefgehendes Verständnis für die Klassifikation sowohl mit neuronalen Netzwerken als auch mit herkömmlichen Klassifikationen erwerben wollen und die Wert legen auf eine reale und sachlich fundierte Einschätzung...
Leider schon ausverkauft
Buch
- Lastschrift, Kreditkarte, Paypal, Rechnung
- Kostenlose Rücksendung
Produktdetails
Produktinformationen zu „Einsatzmöglichkeiten neuronaler Netze in der Industrie “
Klappentext zu „Einsatzmöglichkeiten neuronaler Netze in der Industrie “
Der Band wendet sich an Leser, die ein tiefgehendes Verständnis für die Klassifikation sowohl mit neuronalen Netzwerken als auch mit herkömmlichen Klassifikationen erwerben wollen und die Wert legen auf eine reale und sachlich fundierte Einschätzung hinsichtlich der Leistungsfähigkeit von Mustererkennungssystemen. Dabei geht es besonders darum, die oft einseitigen und zum Teil übertriebenen Aussagen zur Leistungsfähigkeit von neuronalen Netzwerken - z.B. "menschlichen Gehirn ähnlich" oder "den Menschen ersetzen" zu entkräften und statt dessen die Entstehungsgeschichte der neuronalen Netzwerke und deren eng verknüpfte Theorie zu den bisher verwendeten Polynomklassifikatoren in fundierter Weise aufzuzeigen. In sehr anschaulicher Weise wird das zeitliche Lernverhalten aller Lernverfahren und deren Konvergenzfähigkeit in Abhängigkeit von der Startbelegung für die Netzwerkgewichte, der Merkmalsnormierungen und der Wahl der Lernparameter dargestellt und interpretiert. Grundlage für alle in diesem Band gemachten Aussagen sind Untersuchungen anhand realer Klassifikationsprobleme aus praktischen industriellen Einsatzgebieten in der Medizintechnik und der Verkehrstechnik für unterschiedliche Sensorik aus dem Infrarot-, Radar-, Radiometer- und sichtbaren Wellenlängenbereich. Inhalt: - Neuronale Netze - Lernverfahren - Die Hessenberg-Matrix für das dreilagige Backpropagation-Netzwerk - Vergleich der Optimierungsverfahren - Datenbasis und Untersuchungen - Merkmalnominierung - Lernparameter und deren Einfluss auf die Konvergenzgeschwindigkeit
Der Band wendet sich an Leser, die ein tiefgehendes Verständnis für die Klassifikation sowohl mit neuronalen Netzwerken als auch mit herkömmlichen Klassifikationen erwerben wollen und die Wert legen auf eine reale und sachlich fundierte Einschätzung hinsichtlich der Leistungsfähigkeit von Mustererkennungssystemen.
Dabei geht es besonders darum, die oft einseitigen und zum Teil übertriebenen Aussagen zur Leistungsfähigkeit von neuronalen Netzwerken - z.B. "menschlichen Gehirn ähnlich" oder "den Menschen ersetzen" zu entkräften und statt dessen die Entstehungsgeschichte der neuronalen Netzwerke und deren eng verknüpfte Theorie zu den bisher verwendeten Polynomklassifikatoren in fundierter Weise aufzuzeigen.
In sehr anschaulicher Weise wird das zeitliche Lernverhalten aller Lernverfahren und deren Konvergenzfähigkeit in Abhängigkeit von der Startbelegung für die Netzwerkgewichte, der Merkmalsnormierungen und der Wahl der Lernparameter dargestellt und interpretiert.
Grundlage für alle in diesem Band gemachten Aussagen sind Untersuchungen anhand realer Klassifikationsprobleme aus praktischen industriellen Einsatzgebieten in der Medizintechnik und der Verkehrstechnik für unterschiedliche Sensorik aus dem Infrarot-, Radar-, Radiometer- und sichtbaren Wellenlängenbereich.
Dabei geht es besonders darum, die oft einseitigen und zum Teil übertriebenen Aussagen zur Leistungsfähigkeit von neuronalen Netzwerken - z.B. "menschlichen Gehirn ähnlich" oder "den Menschen ersetzen" zu entkräften und statt dessen die Entstehungsgeschichte der neuronalen Netzwerke und deren eng verknüpfte Theorie zu den bisher verwendeten Polynomklassifikatoren in fundierter Weise aufzuzeigen.
In sehr anschaulicher Weise wird das zeitliche Lernverhalten aller Lernverfahren und deren Konvergenzfähigkeit in Abhängigkeit von der Startbelegung für die Netzwerkgewichte, der Merkmalsnormierungen und der Wahl der Lernparameter dargestellt und interpretiert.
Grundlage für alle in diesem Band gemachten Aussagen sind Untersuchungen anhand realer Klassifikationsprobleme aus praktischen industriellen Einsatzgebieten in der Medizintechnik und der Verkehrstechnik für unterschiedliche Sensorik aus dem Infrarot-, Radar-, Radiometer- und sichtbaren Wellenlängenbereich.
Bibliographische Angaben
- Autor: Wolfgang Babel
- 1997, 230 Seiten, 74 Schwarz-Weiß-Abbildungen, 74 Abbildungen, Maße: 21 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: expert-verlag
- ISBN-10: 3816914047
- ISBN-13: 9783816914044
Kommentar zu "Einsatzmöglichkeiten neuronaler Netze in der Industrie"
0 Gebrauchte Artikel zu „Einsatzmöglichkeiten neuronaler Netze in der Industrie“
Zustand | Preis | Porto | Zahlung | Verkäufer | Rating |
---|
Schreiben Sie einen Kommentar zu "Einsatzmöglichkeiten neuronaler Netze in der Industrie".
Kommentar verfassen