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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Anforderungen zur Gestaltung eines adaptiven Systems

verfasst von : Gerhard Sartorius

Erschienen in: Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgrößen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel wird eine modulare Verarbeitungsstruktur vorgeschlagen, der grundlegende Bedeutung bei der Umsetzung der zusammengestellten konzeptionellen Anforderungen und für eine deterministische Arbeitsweise der Lern- und Arbeitsphase zukommt. Dazu werden zunächst einige Kriterien zur Systemgestaltung genannt.

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Fußnoten
1
Siehe Abschn. 2.​3, Freiheitsgrade und Trainingsphase.
 
2
Siehe Abschn. 1.​5, Naturnahe Strategien.
 
3
Viele Artikel [8, 5, 6, 7, 10] und Sammelbände wie z. B. [1] zeigen diesen Trend.
 
4
Siehe Abschn. 3.1, Akzeptanz beim Anwender.
 
5
Anhang F.1.1, Architekturen für die mehrdimensionale Signalverarbeitung.
 
6
Eigenständige Vorrichtungen, die Zustände überwachen und Vorgänge auslösen können, Abschn. 1.​4, Nichttriviale Maschinen.
 
7
Siehe dazu Kapitel 11.​3, Glossar.
 
8
Siehe Abschn. 2.​4, Klassische KNN.
 
9
Fluch der Dimensionen (Curse of Dimensionality) [2], die Distanz zum NN unterscheidet sich im Hochdimensionalen kaum von der Distanz zu einem beliebigen Nachbarn und die Wahrscheinlichkeit, dass Datenobjekte am Rand des Datenraums liegen, steigt mit der Anzahl der Dimensionen exponentiell. Siehe dazu auch Anhang K.7.
 
10
Fehlerrückführungsverfahren als Standardadaptionsverfahren klassischer KNN und verwandter Verfahren [9, S. 112].
 
11
Siehe dazu Multiskalenanalyse in Abschn. 9.​4, Auswahl von Wavelet-Koeffizienten in Abschn. 9.​5 und Dimensionsreduktion in Abschn. 10.​2.
 
12
Dies ist z. B. bei veränderten Gegebenheiten der Anwendung und einer damit verbundenen Überschreitung von Systemgrenzen der Fall.
 
13
Bei sich andauernd oder zumindest sehr oft verändernden Gegebenheiten müsste die Lerneinheit ständig präsent sein, um eine kontinuierliche Anpassung zu ermöglichen und überflüssig gewordene Altdaten zu entfernen. Dies ist bei dem in diesem Buch entworfenen Verarbeitungssystem nicht erforderlich.
 
14
Die Signaldarstellung durch spektrale Komponenten bietet die Möglichkeit, unerwünschte Komponenten z. B. Rauschanteile, zu entfernen.
 
Literatur
1.
Becker S, Thrun S, Obermayer K (2003) Advances in Neural Information Processing Systems 15, Proceedings of the 2002 Conference. MIT Press, Massachusetts Institute of Technologie
2.
Bellmann R (1967) Dynamische Programmierung und selbstanpassende Regelprozesse. R. Oldenbourg Verlag, München
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Gramlich G (2004) Lineare Algebra: Eine Einführung für Ingenieure. Carl Hanser Verlag, München and WienMATH
4.
Kasabov NK (1996) Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems and Knowledge Engineering. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London, EnglandMATH
5.
Kouropteva O, Okun O, Pietikäinen (2003) Classification of handwritten digits using supervised locally linear embedding algorithm and support vector machine. In: Lecture Notes in Computer Science, Springer Verlag, pp 229–234
6.
Kouropteva O, Okun O, Pietikäinen M (2003) Supervised Locally Linear Embedding Algorithm for Pattern Recognition. In: Perales FJ, Campilho AJC, Blanca NP, Sanfeliu A (eds) Pattern Recognition and Image Analysis, Lecture Notes in Computer Science, vol 2652, Springer, Berlin and Heidelberg, pp 386–394, https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-540-44871-6_​45 CrossRef
7.
Tenenbaum JBa (2000) A global Geometric Framework for Nonlinear Dimensionality Reduction. In SCIENCE vol. 290:S.2319–S.2323
8.
Tsai, F S, Wu Y, Chan KL (2004) Nonlinear Dimensionality Reduction Techniques and their Applications. In EEE Research Bulletin pp 52–53
9.
Zell A (2003) Simulation neuronaler Netze. Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH, München and WienMATH
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Zhang C, Wang J, Zhao N, Zhang D (2004) Reconstruction and analysis of multi-pose face images based on nonlinear dimensionality reduction. Pattern Recognition, The journal of the pattern recognition society vol. 37:S.325 – 336CrossRef
Metadaten
Titel
Anforderungen zur Gestaltung eines adaptiven Systems
verfasst von
Gerhard Sartorius
Copyright-Jahr
2019
Buch
Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgrößen

Print ISBN: 978-3-658-23575-8

Electronic ISBN: 978-3-658-23576-5

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-23576-5_3

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