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Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgrößen: Neue Rahmenbedingungen für das Nächste-Nachbarn-Verfahren

Autor Gerhard Sartorius
de Limba Germană Hardback – 14 mai 2019
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, 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.
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Specificații

ISBN-13: 9783658235758
ISBN-10: 3658235756
Ilustrații: XXXV, 466 S. 145 Abb., 101 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 168 x 240 mm
Greutate: 0 kg
Ediția:1. Aufl. 2019
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Vieweg
Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

Konnektionistische Systeme.- Methoden des maschinellen Lernens.- Messtechnik und maschinelles Lernen.- Wavelet- und andere Transformationen zur Koeffizientendarstellung.- Entfernung unerwünschter Signalkomponenten.- Datenvorverarbeitung.- Modellbildung.- Metrik zur Darstellung der multidimensionalen Daten.

Notă biografică

Dr.-Ing. Gerhard Sartorius hat in Gießen Nachrichtentechnik, später an der FernUniversität in Hagen Elektro- und Informationstechnik studiert und in Informationstechnik promoviert. Er ist seit vielen Jahren in leitender Position in der Industrie in den Bereichen Entwicklung und Bau von Messgeräten und Steuerungssystemen tätig. Zusätzlich übt er seit 2010 an der FernUniversität Hagen eine Lehrtätigkeit, vorwiegend in der Betreuung und Beurteilung von Masterarbeiten im Bereich Informationstechnik aus. Die Erkenntnisse, die dabei gewonnen wurden, sind in dieses Buch eingeflossen.

Textul de pe ultima copertă

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.

Der Inhalt
Konnektionistische Systeme
Methoden des maschinellen Lernens
Messtechnik und maschinelles Lernen
Wavelet- und andere Transformationen zur Koeffizientendarstellung
Entfernung unerwünschter Signalkomponenten
Datenvorverarbeitung
Modellbildung
Metrik zur Darstellung der multidimensionalen Daten

Die Zielgruppen
Ingenieure
Informatiker
Physiker
Biochemiker
Systemingenieure

Der Autor
Dr.-Ing. Gerhard Sartorius hat in Gießen Nachrichtentechnik, später an der FernUniversität in Hagen Elektro- und Informationstechnik studiert und in Informationstechnik promoviert. Er ist seit vielen Jahren in leitender Position in der Industrie in den Bereichen Entwicklung und Bau von Messgeräten und Steuerungssystemen tätig. Zusätzlich übt er seit 2010 an der FernUniversität Hagen eine Lehrtätigkeit, vorwiegend in der Betreuung und Beurteilung von Masterarbeiten im Bereich Informationstechnik aus. Die Erkenntnisse, die dabei gewonnen wurden, sind in dieses Buch eingeflossen.

Caracteristici

Umfassender Überblick mit Realisierungshinweisen für Ingenieure, um multivariate Messgrößen hoher Dimensionalität effizient und sicher zu verarbeiten
Richtlinien zum Bau von Geräten zur Mustererkennung verschiedener Ausprägungen
Überblick zum Thema Klassifizierung
Includes supplementary material: sn.pub/extras