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Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgrößen
Neue Rahmenbedingungen für das Nächste-Nachbarn-Verfahren
Von Sartorius, Gerhard
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109,99 €
ISBN-13 | 978-3-658-41450-4 |
---|---|
Erscheinungsjahr | 2024 |
Verlag | Springer-Vieweg Verlag |
Ausgabe | 2. Auflage 2024 |
Umfang / Format | 492 Seiten, mit 175 Abbildungen, Hardcover |
Medium | Buch |
Das Buch gibt einen Überblick zu verschiedenen Verarbeitungsmethoden zur Klassifizierung von Messgrößen und den dazu benötigten Techniken. Mit verschiedenen Beispielen wird allgemein verständlich die Arbeitsweise der vorgestellten Module erläutert. Dabei werden methodenbedingte Spielräume hervorgehoben und der Bezug zu Anwendungen hergestellt, um dem Leser zu ermöglichen, die für eine Anwendung optimale Lösung zu finden.
Die Bereitstellung neuer Rahmenbedingungen ermöglicht es, Klassifizierungen mit multivariate Messgrößen hochpräzise und ohne Eingabe von Parametern durchzuführen. Die Berechnungen werden mit den Programmpaketen MatLab und Excel durchgeführt. Dabei wird besonderer Wert auf die Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen gelegt.
Die Bereitstellung neuer Rahmenbedingungen ermöglicht es, Klassifizierungen mit multivariate Messgrößen hochpräzise und ohne Eingabe von Parametern durchzuführen. Die Berechnungen werden mit den Programmpaketen MatLab und Excel durchgeführt. Dabei wird besonderer Wert auf die Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen gelegt.
Einleitung
Methoden des maschinellen Lernens
Anforderungen zur Gestaltung eines adaptiven Systems
Ein Klassifizierungsverfahren im Überblick
Messtechnik und maschinelles Lernen
Metrik für multidimensionale Daten
Glättung einer Mannigfaltigkeit
Distanz- und Ähnlichkeitsmaße
Wavelet-Transformation
Nächste-Nachbarn-Verfahren und Dimensionsreduktion
Modellbildung
Datenvorverarbeitung
Merkmalsraum
Assoziationsraum
Darstellungsraum
Diversitäre Messmethoden
Simulation und Test
Hardware und Realisierung
Datenanalyse
Einsatzgebiete
Zusammenfassung der Ergebnisse
Methoden des maschinellen Lernens
Anforderungen zur Gestaltung eines adaptiven Systems
Ein Klassifizierungsverfahren im Überblick
Messtechnik und maschinelles Lernen
Metrik für multidimensionale Daten
Glättung einer Mannigfaltigkeit
Distanz- und Ähnlichkeitsmaße
Wavelet-Transformation
Nächste-Nachbarn-Verfahren und Dimensionsreduktion
Modellbildung
Datenvorverarbeitung
Merkmalsraum
Assoziationsraum
Darstellungsraum
Diversitäre Messmethoden
Simulation und Test
Hardware und Realisierung
Datenanalyse
Einsatzgebiete
Zusammenfassung der Ergebnisse
ISBN-13 | 978-3-658-41450-4 |
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Erscheinungsjahr | 2024 |
Verlag | Springer-Vieweg Verlag |
Ausgabe | 2. Auflage 2024 |
Umfang / Format | 492 Seiten, mit 175 Abbildungen, Hardcover |
Medium | Buch |