Die vorliegende Arbeit leistet einen Beitrag zur Mustererkennung mit Hilfe neuronaler Netze. Dazu wurden einige bekannte klassische Methoden der Mustererkennung und solche auf der Basis neuronaler Netze einheitlich dargestellt, zueinander in Beziehung gesetzt, im Rechner simuliert und mit umfangreichen Testdaten untersucht. Mit dem Ziel der Mustererkennung wurden drei neuronale Netzstrukturen (das HSL-, LTC- und LGT-Netz) sowie entsprechende Lernverfahren in der vorliegenden Arbeit entwickelt. Umfangreiche Untersuchungen mit zahlreichen, sowohl künstlichen als auch realen Testdaten verifizieren die Vorteile dieser drei Verfahren. Zwei Anwendungen der neuronalen Netze in der Fehlerdiagnose von Flugzeugtriebwerken und Abgaskatalysatoren wurden in der vorliegenden Arbeit durchgeführt. Außerdem wurden problemorientierte Verfahren der Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion in Abhängigkeit von der Aufgabenstellung entwickelt. Mit dem HSL-Netz (high-speed-learned) konnte ein sehr schnell lernendes neuronales Netz verwirklicht werden, das seine Struktur in der Lernphase eigenständig bestimmt und das in seiner Generalisierungsleistung mit anderen neuronalen Netzen vergleichbar ist. Es eignet sich somit für Aufgabenstellungen, bei denen ein kurzer Lernvorgang zwingend notwendig ist. Das LTC-Netz (locally trained clusters) erfaßt sequentiell durch verschiedene Cluster unterschiedliche Details der Information, die durch lokale Eigenschaften der Datenmenge repräsentiert werden. Das LGT-Netz (locally and globally trained) verbessert die Generalisierungsleistung des LTC-Netzes mit einem Gradientenverfahren. Die bisher durchgeführten Untersuchungen zeigen, daß neuronale Netze sehr erfolgreich als Klassifikatoren eingesetzt werden können und die erforderliche Hard- und Software auch für industrielle Anwendungen kostengünstig erstellt werden kann.


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    Titel :

    Effiziente Mustererkennung durch spezielle neuronale Netze


    Beteiligte:
    Jiang, Xudong (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    1997


    Format / Umfang :

    157 Seiten, Bilder, Tabellen, 113 Quellen


    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch





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