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Lernverfahren für technische Systeme / K. Fritzsch, G. Stanke, W. Schoenborn.

By: Contributor(s): Material type: TextTextSeries: Wissenschaftliche Taschenbücher ; 138Publisher: Berlin ; Boston : De Gruyter, [2022]Copyright date: 1983Edition: Reprint 2022Description: 1 online resource (164 p.) : Mit 63 Abbildungen und 5 Ta bellenContent type:
Media type:
Carrier type:
ISBN:
  • 9783112648438
  • 9783112648445
Subject(s): DDC classification:
  • 370.1523 23/eng/20231120
Other classification:
  • online - DeGruyter
Online resources: Available additional physical forms:
  • Issued also in print.
Contents:
Frontmatter -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- 1. Einleitung -- 2. Lernprozesse und Lernstrukturen -- 2.1. Grundmuster technischen Lernens -- 2.2. Lernstrukturen -- 2.3. Gütefunktionale -- 2.4. Zur Einordnung von Lernprozessen -- 3. Lernalgorithmen -- 3.1. Algorithmen mit Lerncharakteristik -- 3.2. Der Fehlerkorrekturalgorithmus -- 3.3. Die stochastische Approximation -- 3.4. Lernverfahren mit Nebenbedingungen -- 3.5. Weitere Lernverfahren -- 3.6. Stichprobenumfang und Klassifikationsgüte -- 4. Lernverfahren in der Merkmalsextraktion, Klassifikation und Clusterung -- 4.1. Merkmalsextraktion -- 4.2. Klassifikation -- 4.3. Clusterung -- 5. Anwendungsbeispiele zur Mustererkennung -- 5.1. Schriftzeichenerkennung -- 5.2. Teileerkennung für Industrieroboter -- 5.3. Fernerkundung der Erde -- 6. Ausblick -- 7. Literatur -- 8. Sachwortverzeichnis -- Backmatter
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Item type Current library Call number URL Status Notes Barcode
eBook eBook Biblioteca "Angelicum" Pont. Univ. S.Tommaso d'Aquino Nuvola online online - DeGruyter (Browse shelf(Opens below)) Online access Not for loan (Accesso limitato) Accesso per gli utenti autorizzati / Access for authorized users (dgr)9783112648445

Frontmatter -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- 1. Einleitung -- 2. Lernprozesse und Lernstrukturen -- 2.1. Grundmuster technischen Lernens -- 2.2. Lernstrukturen -- 2.3. Gütefunktionale -- 2.4. Zur Einordnung von Lernprozessen -- 3. Lernalgorithmen -- 3.1. Algorithmen mit Lerncharakteristik -- 3.2. Der Fehlerkorrekturalgorithmus -- 3.3. Die stochastische Approximation -- 3.4. Lernverfahren mit Nebenbedingungen -- 3.5. Weitere Lernverfahren -- 3.6. Stichprobenumfang und Klassifikationsgüte -- 4. Lernverfahren in der Merkmalsextraktion, Klassifikation und Clusterung -- 4.1. Merkmalsextraktion -- 4.2. Klassifikation -- 4.3. Clusterung -- 5. Anwendungsbeispiele zur Mustererkennung -- 5.1. Schriftzeichenerkennung -- 5.2. Teileerkennung für Industrieroboter -- 5.3. Fernerkundung der Erde -- 6. Ausblick -- 7. Literatur -- 8. Sachwortverzeichnis -- Backmatter

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Issued also in print.

Mode of access: Internet via World Wide Web.

In German.

Description based on online resource; title from PDF title page (publisher's Web site, viewed 19. Oct 2024)