Dynamische Neuronale Netzarchitektur für Kontinuierliches Lernen

Dynamische Neuronale Netzarchitektur für Kontinuierliches Lernen

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Am Beispiel moderner Automatisierungssysteme wird deutlich, dass die Steuerung und optimale Führung der technischen Prozesse eng verbunden ist mit der Verfügbarkeit eines möglichst exakten Prozessmodells. Steht jedoch kein Modell des zu steuernden Systems zur Verfügung oder ist das System nicht aus...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Tagscherer, Michael
Other Authors: Technische Universität Chemnitz
Format: Doctoral Thesis
Language:German
Published: 2001
Subjects:
info:eu-repo/classification/ddc/004
ddc:004
Neuronales Netz
Lernendes System
Computerunterstütztes Lernen
Hybrid-Verfahren
Kontinuierliches Lernen
Adaptive Netztopologie
Vertrauenswürdigkeitsprognose
Zeitvarianz
Neural Networks
Hybrid Network
Continuous Learning
Confidence Value
Time Variance
Online Access:http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-200100725
https://monarch.qucosa.de/id/qucosa%3A17739
https://monarch.qucosa.de/api/qucosa%3A17739/attachment/ATT-0/
https://monarch.qucosa.de/api/qucosa%3A17739/attachment/ATT-1/

Internet

http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-200100725
https://monarch.qucosa.de/id/qucosa%3A17739
https://monarch.qucosa.de/api/qucosa%3A17739/attachment/ATT-0/
https://monarch.qucosa.de/api/qucosa%3A17739/attachment/ATT-1/

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