Zusammenfassung
Die n-dimensionale Eingangsstruktur eines konnektionistischen Systems zur Klassifizierung von Objekten setzt sich aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Signalen von Temperaturmessgeräten, Weggebern, Mikrofonen, Kameras, Spektrometern oder Daten aus anderen Messgeräten zusammen. Die von diesen Sensoren gelieferten Rohdaten sind unterschiedlich strukturiert, weisen eine verschiedene Anzahl von Dimensionen auf und können parametrisiert als verbundene Werte in Paketform oder diskret vorliegen. Die Verteilung dieser Messwerte wird in der Datenvorverarbeitung analysiert. Dabei werden statistische Kennwerte ermittelt, unbrauchbare Werte entfernt und die Kennwerte im Modell M des Trainingsdatensatzes (TDS) gespeichert. Zur Anpassung der Werte an die Eingangsstruktur des Netzes kommen verschiedene Methoden zum Einsatz. Zur Bildung des Eingangsvektors sind einzelne Messwerte, spektrale Komponenten und andere Informationsquellen auch kombinierbar, um robuste charakteristische Objekteigenschaften zu bilden.
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Notes
- 1.
,,Ein mit fg bandbegrenztes Signal wird vollständig durch einzelne Signalwerte beschrieben, die im Abstand \(T = \frac {1}{2 f_{g}}\) entnommen werden“, Nyquist-Shannon-Abtasttheorem [10, S. 82].
- 2.
Als Distanzfunktion lassen sich verschiedene Metriken verwenden, beispielsweise die L1-Norm (Manhattan-Distanz) oder die L2-Norm (euklidische Distanz) [4, S. 602].
- 3.
Haar-Wavelet, siehe Anhang E.
- 4.
Die Modellkomplexität wird in Verbindung mit der Wavelet-Transformation optimiert und so eingestellt, dass die in Abschn. 11.1 erörterte Generalisierungsfähigkeit gewährleistet ist. Weiterhin kann ein Objekt durch die Verwendung verschiedener Messkanäle identifiziert werden.
- 5.
- 6.
Der Nächste-Nachbarn-Bereich der Anzahl K nächster Nachbarn (K-NN) des Trainingsdatensatzes (TDS).
- 7.
Einen Überblick zu den fatalen Auswirkungen von Ausreißern auf die Rechenergebnisse statistischer Art und die Belastung der Schätzer durch Ausreißer bietet [5]. Es wird dort mit einem sogenannten Bruchpunkt erörtert, wie viele Ausreißer ein Datensatz verkraften kann und welche Maßnahmen getroffen werden müssen, um fehlerfreie Datensätze sicherzustellen.
- 8.
Bei der Berechnung der Stichprobenvarianz gilt statt σ das Formelzeichen s.
- 9.
Die in Abschn. 7.5 zur Glättung einer MF eingesetzten kubischen Splines eignen sich weit besser zur Topologieerhaltung als Polynome.
- 10.
Der Hodges-Lehmann-Schätzer ist ein robuster nichtparametrischer Schätzer für symmetrische Verteilungen, z. B. zur Schätzung des Medians von m × n Differenzen der Datenpunkte einer Verteilung [13].
- 11.
Bei der Berechnung der Stichprobenvarianz oder Berechnungen aus Teilen der Grundgesamtheit gilt statt σ das Formelzeichen s.
- 12.
Siehe dazu: Der Bruchpunkt von Schätzern, Universität der Bundeswehr [5].
- 13.
In Abschn. 12.3.4 ist die Füllwertmethode zur Glättung der MF beschrieben.
- 14.
- 15.
In der Literatur wird die Anzahl der erforderlichen Dimensionen anhand der Größe der Eigenwerte entschieden. Dieser Sachverhalt wird in Abschn. 10.7.6 erörtert.
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Sartorius, G. (2019). Datenvorverarbeitung. In: Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgrößen. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-23576-5_12
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