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Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgrößen: Neue Rahmenbedingungen für das Nächste-Nachbarn-Verfahren
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Kataloginformation
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
ger
Hinweise auf parallele Ausgaben
104190567X Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Sartorius, Gerhard: Erfassen, Verarbeiten, Zuordnen multivariater Messgrößen
ISBN
978-3-658-23575-8
Name
Sartorius, Gerhard ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L
Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgrößen
Zusatz zum Titel
Neue Rahmenbedingungen für das Nächste-Nachbarn-Verfahren
Verlagsort
Wiesbaden
Verlag
Springer Vieweg
Erscheinungsjahr
[2019]
2019
Umfang
1 Online-Ressource (XXXV, 466 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
Reihe
Springer eBooks. Computer Science and Engineering
Titelhinweis
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-658-23575-8
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Sartorius, Gerhard: Erfassen, Verarbeiten, Zuordnen multivariater Messgrößen
ISBN
ISBN 978-3-658-23576-5
Klassifikation
THR
THR
TEC007000
621.3
TK1-9971
Kurzbeschreibung
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
2. Kurzbeschreibung
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
1. Schlagwortkette
Messwertverarbeitung
Messgröße
Multivariate Analyse
Maschinelles Lernen
Automatische Klassifikation
Nächste-Nachbarn-Problem
ANZEIGE DER KETTE
Messwertverarbeitung -- Messgröße -- Multivariate Analyse -- Maschinelles Lernen -- Automatische Klassifikation -- Nächste-Nachbarn-Problem
2. Schlagwortkette
Messtechnik
ANZEIGE DER KETTE
Messtechnik
SWB-Titel-Idn
1666729132
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-23576-5
Internetseite / Link
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