Einsatz neuronaler Netze zur Mustererkennung

Studienarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 2,3, Gottfried Wilhelm Leibniz Universit?t Hannover (Institut f?r Wirtschaftsinformatik), Veranstaltung: Seminar Wirtschaftsinformatik SS 2001, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Mensch ist in der Lage, Gegenst?nde und Ger?usche zu erkennen und zu identifizieren, auch wenn er diese noch nie zuvor gesehen oder geh?rt hat. Er erkennt sie nach bestimmten Mustern, die er im Laufe seiner Entwicklung gelernt und gespeichert hat. W?hrend der Leser diese Zeilen liest, erkennt er in Sekundenbruchteilen die Buchstaben und W?rter, auch wenn diese in verschiedenen (unbekannten) Schriftarten oder -gr? en dargestellt sind. Das menschliche Gehirn ist zur Mustererkennung f?hig. Da der Mensch ?ber eine begrenzte Informationsverarbeitungskapazit?t verf?gt, liegt die ?berlegung nahe, mit elektronischen Datenverarbeitungsanlagen (Computer) Mustererkennung nach menschlichem Vorbild durchzuf?hren. Wie gut erkennt jedoch ein Computer ein unvollst?ndiges Bild oder ein akustisches Signal, das von Rauschen ?berdeckt ist? W?hrend der Mensch in der Lage ist, unvollst?ndige Bilder zu komplettieren und St?rger?usche vom eigentlichen Signal zu trennen, steigen in diesen F?llen bei Computern die Fehlerraten bei der Mustererkennung sehr stark. Um dies zu verhindern, werden immer h?ufiger k?nstliche neuronale Netze (KNN) eingesetzt. KNN sind Netzsysteme f?r Computer, die Daten massiv parallel verarbeiten und zudem lernf?hig sind. Das bedeutet, dass sie mit jeder Mustererkennung ihr Wissen erweitern und f?r zuk?nftige Eins?tze verwenden. Die Fehlerraten bei der Mustererkennung unter Einsatz k?nstlicher neuronaler Netze sinken erheblich.

Author: Vera Vockerodt

Publisher: Grin Verlag

Publication Date: Jul 18, 2007

Number of Pages: 28 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 3638691144

ISBN-13: 9783638691147