Lernverfahren für technische Systeme / / K. Fritzsch, G. Stanke, W. Schoenborn.
Saved in:
| VerfasserIn: | |
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| Place / Publishing House: | Berlin ;, Boston : : De Gruyter, , [2022] ©1983 |
| Year of Publication: | 2022 |
| Edition: | Reprint 2022 |
| Language: | German |
| Series: | Wissenschaftliche Taschenbücher ;
138 |
| Online Access: | |
| Physical Description: | 1 online resource (164 p.) :; Mit 63 Abbildungen und 5 Ta bellen |
| Tags: |
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Table of Contents:
- Frontmatter
- Vorwort
- Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Lernprozesse und Lernstrukturen
- 2.1. Grundmuster technischen Lernens
- 2.2. Lernstrukturen
- 2.3. Gütefunktionale
- 2.4. Zur Einordnung von Lernprozessen
- 3. Lernalgorithmen
- 3.1. Algorithmen mit Lerncharakteristik
- 3.2. Der Fehlerkorrekturalgorithmus
- 3.3. Die stochastische Approximation
- 3.4. Lernverfahren mit Nebenbedingungen
- 3.5. Weitere Lernverfahren
- 3.6. Stichprobenumfang und Klassifikationsgüte
- 4. Lernverfahren in der Merkmalsextraktion, Klassifikation und Clusterung
- 4.1. Merkmalsextraktion
- 4.2. Klassifikation
- 4.3. Clusterung
- 5. Anwendungsbeispiele zur Mustererkennung
- 5.1. Schriftzeichenerkennung
- 5.2. Teileerkennung für Industrieroboter
- 5.3. Fernerkundung der Erde
- 6. Ausblick
- 7. Literatur
- 8. Sachwortverzeichnis
- Backmatter