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Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgrößen

Neue Rahmenbedingungen für das Nächste-Nachbarn-Verfahren
1. Aufl. 2019

von: Gerhard Sartorius
66,99 €
Verlag:	Springer Vieweg
Format:	PDF
Veröffentl.:	02.05.2019
ISBN/EAN:	9783658235765
Sprache:	deutsch

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Beschreibungen

Titelbeschreibung

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.

Inhaltsverzeichnis

<div>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.</div>

Autorenportrait

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.

Back cover copy

<div><div>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.<br><br>Der Inhalt<br>Konnektionistische Systeme<br>Methoden des maschinellen Lernens<br>Messtechnik und maschinelles Lernen<br>Wavelet- und andere Transformationen zur Koeffizientendarstellung<br>Entfernung unerwünschter Signalkomponenten<br>Datenvorverarbeitung<br>Modellbildung<br>Metrik zur Darstellung der multidimensionalen Daten<br><br>Die Zielgruppen<br>Ingenieure<br>Informatiker<br>Physiker<br>Biochemiker<br>Systemingenieure<br><br>Der Autor<br>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.</div></div>

Sonderbeitrag

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