Relevant bibliographies by topics / Neuronale Netze

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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Neuronale Netze'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 18 February 2022

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Journal articles on the topic "Neuronale Netze"

1

Weber, René. "Datenanalyse mittels Neuronaler Netze am Beispiel des Publikumserfolgs von Spielfilmen." Zeitschrift für Medienpsychologie 13, no. 4 (2001): 164–76. http://dx.doi.org/10.1026//1617-6383.13.4.164.

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Abstract:
Zusammenfassung. Die Arbeit liefert einen Überblick über die Datenanalyse mittels neuronaler Netze. Mit neuronalen Netzen erwirbt man die Chance, auch komplexere Zusammenhänge, die z.B. durch Nichtlinearität gekennzeichnet sind, entdecken und analysieren zu können. Allerdings ist zu beachten, dass der Identifikationsprozess aufwändiger als bei klassischen Analysemethoden verläuft und vom Anwender ein höheres Ausmaß an Erfahrung und Experimentierfreude verlangt wird. Am Beispiel des Publikumserfolgs von Spielfilmen wird dargestellt, wie die neuronale Modellbildung angewendet werden kann. Es zeigt sich, dass das neuronale Modell einen erheblich besseren Modellfit liefert als ein lineares Regressionsmodell. Auch bei der Prognose von Spielfilm-Reichweiten schneidet das neuronale Netz deutlich besser ab. Zudem offenbart das neuronale Modell nichtlineare Abhängigkeiten sowie Interaktionen zwischen den einbezogenen Variablen. Bei dem gewählten Analysebeispiel lässt sich somit durch die Datenanalyse mittels neuronaler Netze ein Erkenntnisgewinn erzielen.
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2

Fritz, Florentina Maria. "Eine Methode zur Klassifizierung von Regelvorgängen biologischer und musikalischer Prozesse mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzes und ihre Relevanz im Bereich der Musikwirkungsforschung." Musik-, Tanz- und Kunsttherapie 17, no. 2 (2006): 76–87. http://dx.doi.org/10.1026/0933-6885.17.2.76.

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Abstract:
Zusammenfassung. Die Wirkung von Musik auf den Menschen ist unumstritten und kann mit Hilfe naturwissenschaftlicher Methoden untersucht werden. Eine neu entwickelte Methode zur Analyse der Synchronisation zwischen Musik und Hörer bzw. Musiker soll in Folge unterstützt durch ein künstliches neuronales Netz dargestellt werden. Dieser Ansatz ermöglicht einen direkten Vergleich zwischen physiologischen und musikalischen Daten und schafft dadurch eine Möglichkeit, die Wirkung von Musik auf den Menschen zu untersuchen. Künstliche neuronale Netze lassen sich sehr vielseitig einsetzen, so beispielsweise im Bereich der Mustererkennung. Im Speziellen ist es Aufgabe des eingesetzten neuronalen Netzes, biologische Zustände vegetativer Funktionen des Menschen (vegetativ-emotionale Reaktionen, charakterisiert durch den Parameter Hautwiderstand, vegetativ-nervale Reaktionen, bestimmt durch den Parameter Hautpotenzial, und motorisch-muskuläre Reaktionen, bestimmt durch den Parameter EMG) und “musikalische Zustände“ in musikalischen Parametern (durchschnittlicher Lautstärkewechsel, aufsummiert normiertes Frequenzdichtespektrum und Tonfolgedichte) zu klassifizieren. Zu diesem Zwecke wird zunächst die Methodik der Chronobiologischen Regulationsdiagnostik nach Hecht/Balzer beschrieben, welche sich im Wesentlichen mit der Analyse von Perioden und Rhythmen in Zeitreihen befasst, und im weiteren Verlauf dieses Beitrags in weiterentwickelter Form als Grundlage für die Klassifizierung durch das neuronale Netz dient. Die Ergebnisse des entwickelten neuronalen Netzes werden evaluiert und erste praktische Anwendungsbeispiele des Netzes aus dem Bereich Musikwirkung präsentiert sowie eine Relevanz der vorgestellten Methodik im Bereich der Musiktherapie angesprochen.
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3

Häusler, Joachim, and Markus Sommer. "Neuronale Netze: Nichtlineare Methoden der statistischen Urteilsbildung in der psychologischen Eignungsdiagnostik." Zeitschrift für Personalpsychologie 5, no. 1 (2006): 4–15. http://dx.doi.org/10.1026/1617-6391.5.1.4.

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Abstract:
Zusammenfassung. Künstliche Neuronale Netze stellen eine innovative und attraktive Form der statistischen Urteilsbildung dar, da sie im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden auch nichtlineare Zusammenhänge modellieren können, ohne dass diese a priori bekannt sein müssen. In der vorliegenden Arbeit soll die Annahme, dass durch explorative, nichtlineare Modellierung die Validität der Vorhersage verbessert werden kann, anhand eines Methodenvergleichs zwischen linearen und nichtlinearen Methoden der statistischen Urteilsbildung überprüft werden. Hierzu wurde eine Reanalyse der Daten von Schmidt-Atzert, Deter und Jaeckel (2004 ) durchgeführt. Das Künstliche Neuronale Netz erweist sich dabei im Vergleich zu linearen Methoden wie der Diskriminanzanalyse mit Validitäten von R = 0.645 für den theoretischen Teil und R = 0.586 für die praktischen Teil der Lehrabschlussprüfung als leistungsfähiger bei der Vorhersage der beiden Indikatoren des Ausbildungserfolgs. Gleichzeitig konnte die Befürchtung, Künstliche Neuronale Netze führten zwangsläufig zu einer Überanpassung an die vorliegenden Daten, entkräftet werden. Die Ergebnisse bleiben sowohl nach der Jackknife-Validierung als auch in einer internen Bootstrap-Validierung stabil. Die Vorhersage mittels nichtlinearer Klassifikationsmethoden erweist sich daher als nützlicher Fortschritt in der psychologischen Eignungsdiagnostik, sodass eine generelle Methodologie zum Umgang mit auf Künstlichen Neuronalen Netzen basierenden diagnostischen Expertensystemen abgeleitet werden kann.
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4

Rubner, Jeanne. "Neuronale Netze." Physik in unserer Zeit 22, no. 6 (1991): 255–59. http://dx.doi.org/10.1002/piuz.19910220607.

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5

Morgenroth, Brigitte. "Neuronale Netze auf Computerchips." Nachrichten aus der Chemie 52, no. 1 (2004): 31. http://dx.doi.org/10.1002/nadc.20040520109.

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6

Traeger, M., A. Eberhart, G. Geldner, et al. "K�nstliche neuronale Netze." Der Anaesthesist 52, no. 11 (2003): 1055–61. http://dx.doi.org/10.1007/s00101-003-0576-x.

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7

Horeni, Martin. "Der tiefere Blick in komplexe Kausalitäten." BWK ENERGIE. 71, no. 01-02 (2019): 41–42. http://dx.doi.org/10.37544/1618-193x-2019-01-02-41.

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Abstract:
ANALYSEMODELLE | Wo andere Analysewerkzeuge in der Energietechnik an Grenzen stoßen oder gänzlich fehlen, können mithilfe neuronaler Netze neue Lösungen entwickelt werden. Als Bindeglied zwischen technischen Grundlagen und realen Prozessen kann Künstliche Intelligenz dazu beitragen, viele Ingenieur-Aufgaben zu vereinfachen. Ein Plädoyer, neuronale Netze stärker in den Dienst praktischer Anwendungen zu stellen.
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8

Hellmich, H. H., and H. Klar. "Digitalsimulator für pulscodierte neuronale Netze." Advances in Radio Science 3 (May 13, 2005): 287–91. http://dx.doi.org/10.5194/ars-3-287-2005.

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Abstract:
Abstract. Die Simulation von grossen pulscodierten neuronalen Netzen (PCNNs) für die Evaluierung einer biologisch motivierten Bildverarbeitung ist auf Einprozessor-Systemen (PCs oder Workstations) immer noch sehr zeitineffizient. Den Flaschenhals während der Simulation bildet der sequentielle Zugriff auf den Gewichtsspeicher zur Berechnung der Neuronenzustände. Es wird ein Digitalsimulator basierend auf feld-programmierbaren Gate-Arrays (FPGAs) vorgestellt, der dieses Flaschenhals-Problem durch eine verteilte Speicherarchitektur und eine erhöhte Speicherbandbreite angeht und zusätzlich eine getrennte Berechnung von Neuronenzuständen und Netzwerktopologie vorsieht. Somit ist es möglich, den des Simulationsalgorithmus zu erhöhen. Die momentane Implementierung mit einer Taktfrequenz von 50MHz verspricht einen Beschleunigungsfaktor von etwa 30 für eine spärliche Vernetzungsstruktur (Vierer- und Achternachbarschaft) im Vergleich zu einem PC mit einer 2,4GHz CPU und 1GB RAM Arbeitsspeicher.
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9

Frederichs, Günter. "Neuronale Netze und sozialverträgliche Technikgestaltung." TATuP - Zeitschrift für Technikfolgenabschätzung in Theorie und Praxis 2, no. 1 (1993): 4–5. http://dx.doi.org/10.14512/tatup.2.1.4.

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10

Gasteiger, Johann, and Jure Zupan. "Neuronale Netze in der Chemie." Angewandte Chemie 105, no. 4 (1993): 510–36. http://dx.doi.org/10.1002/ange.19931050405.

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More sources

Dissertations / Theses on the topic "Neuronale Netze"

1

Zaun, Detlef Peter. "Künstliche neuronale Netze und Computerlinguistik /." Tübingen : M. Niemeyer, 1999. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb39917976s.

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2

Kohut, Roman. "Neuronale Netze als Modell Boolescher Funktionen." Doctoral thesis, Technische Universitaet Bergakademie Freiberg Universitaetsbibliothek "Georgius Agricola&quot, 2009. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:105-6194240.

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Abstract:
In der vorliegenden Arbeit werden die Darstellungsmöglichkeiten Boolescher Funktionen durch Neuronale Netze untersucht und eine neue Art von Booleschen Neuronalen Netzen (BNN) entwickelt. Das Basiselement Boolescher Neuronaler Netze ist ein neuartiges Boolesches Neuron (BN), das im Gegensatz zum klassischen Neuron direkt mit Booleschen Signalen operiert und dafür ausschließlich Boolesche Operationen benutzt. Für das Training der BNN wurde ein sequentieller Algorithmus erarbeitet, der eine schnelle Konvergenz garantiert und somit eine kurze Trainingzeit benötigt. Dieser Trainingsalgorithmus bildet die Grundlage eines neuen geschaffenen Verfahrens zur Architektursynthese der BNN. Das entwickelte Training stellt darüber hinaus ein spezielles Dekompositionsverfahren Boolescher Funktionen dar. Neuronale Netze können sowohl in Software als auch in Hardware realisiert werden. Der sehr hohe Aufwand der Hardware-Realisierung üblicher Neuronaler Netze wurde durch die Verwendung von BN und BNN wesentlich vereinfacht. Die Anzahl erforderlicher CLBs (configurable logic blocks) zur Realisierung eines Neurons wurde um 2 Größenordnungen verringert. Ein Boolesches Neuron wird direkt auf eine einzige LUT (lookup table) abgebildet. Für diese sehr kompakte Abbildung der BNN in eine FPGA-Struktur wurde der Trainingsalgorithmus des BNN angepasst. Durch die Spezifikation der BNN mit UML-Modellen und die Anwendung der MDA-Technologie zum Hardware/Software-Codesign konnte der Syntheseaufwand für Hardware-Realisierung von BNN signifikant verringert werden.
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3

Draeger, Andreas. "Neuronale Netze zur Regelung verfahrenstechnischer Anlagen /." Aachen : Shaker, 1997. http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&doc_number=007834326&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA.

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4

Sturm, Michael. "Neuronale Netze zur Modellbildung in der Regelungstechnik." München : Institut für Informatik, 2000. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=959863648.

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5

Mehrtash, Nasser [Verfasser]. "Accelerator für biologienahe neuronale Netze / Nasser Mehrtash." Aachen : Shaker, 2003. http://d-nb.info/1179036506/34.

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6

Busemann, Martin. "Neuronale Netze zur Musterklassifizierung und Exploration des Raumes." [S.l. : s.n.], 2000. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=962401315.

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7

Streng, Jürgen. "Optimierung und Analyse von Fachwerkstukturen durch neuronale Netze /." Köln : Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, Bibliotheks- und Informationswesen, 2001. http://www.bsz-bw.de/cgi-bin/xvms.cgi?SWB9609510.

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8

Streng, Jürgen. "Optimierung und Analyse von Fachwerkstrukturen durch Neuronale Netze." [S.l. : s.n.], 2001. http://www.bsz-bw.de/cgi-bin/xvms.cgi?SWB9678417.

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9

Kindermann, Lars. "Neuronale Netze zur Berechnung Iterativer Wurzeln und Fraktionaler Iterationen." Doctoral thesis, Universitätsbibliothek Chemnitz, 2002. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-200201544.

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Abstract:
Diese Arbeit entwickelt eine Methode, Funktionalgleichungen der Art g(g(x))=f(x) bzw. g^n(x)=f(x) mit Hilfe neuronaler Netze zu lösen. Gesucht ist eine Funktion g(x), die mehrfach hintereinandergeschaltet genau einer gegebenen Funktion f(x) entspricht. Man nennt g=f^1/n eine iterative Wurzel oder fraktionale Iteration von f. Lösungen für g zu finden, stellt das inverse Problem der Iteration dar oder die Erweiterung der Wurzel- bzw. Potenzoperation auf die Funktionsalgebra. Geschlossene Ausdrücke für Funktionswurzeln einer gegebenen Funktion zu finden, ist in der Regel nicht möglich oder sehr schwer. Numerische Verfahren sind nicht in allgemeiner Form beschrieben oder als Software vorhanden. Ausgehend von der Fähigkeit eines neuronalen Netzes, speziell des mehrschichtigen Perzeptrons, durch Training eine gegebene Funktion f(x) zu approximieren, erlaubt eine spezielle Topologie des Netzes auch die Berechnung von fraktionalen Iterationen von f. Ein solches Netz besteht aus n identischen, hintereinandergeschalteten Teilnetzen, die, wenn das Gesamtnetz f approximiert, jedes für sich g = f^1/n annähern. Es ist lediglich beim Training des Netzes darauf zu achten, dass die korrespondierenden Gewichte aller Teilnetze den gleichen Wert annehmen. Dazu werden mehrere Verfahren entwickelt: Lernen nur im letzten Teilnetz und Kopieren der Gewichte auf die anderen Teile, Angleichen der Teilnetze durch Kopplungsfaktoren oder Einführung eines Fehlerterms, der Unterschiede in den Teilnetzen bestraft. Als weitere Näherungslösung wird ein iteriertes lineares Modell entwickelt, das durch ein herkömmliches neuronales Netz mit hoher Approximationsgüte für nichtlineare Zusammenhänge korrigiert wird. Als Anwendung ist konkret die Modellierung der Bandprofilentwicklung beim Warmwalzen von Stahlblech gegeben. Einige Zentimeter dicke Stahlblöcke werden in einer Walzstraße von mehreren gleichartigen, hintereinanderliegenden Walzgerüsten zu Blechen von wenigen Millimetern Dicke gewalzt. Neben der Dicke ist das Profil - der Dickenunterschied zwischen Bandmitte und Rand - eine wichtige Qualitätsgröße. Sie kann vor und hinter der Fertigstraße gemessen werden, aus technischen Gründen aber nicht zwischen den Walzgerüsten. Eine genaue Kenntnis ist jedoch aus produktionstechnischen Gründen wichtig. Der Stand der Technik ist die Berechnung dieser Zwischenprofile durch das wiederholte Durchrechnen eines mathematischen Modells des Walzvorganges für jedes Gerüst und eine ständige Anpassung von adaptiven Termen dieses Modells an die Messdaten. Es wurde gezeigt, dass mit einem adaptiven neuronalen Netz, das mit Eingangs- und Ausgangsprofil sowie allen vorhandenen Kenn- und Stellgrößen trainiert wird, die Vorausberechnung des Endprofils mit deutlich höherer Genauigkeit vorgenommen werden kann. Das Problem ist, dass dieses Netz die Übertragungsfunktion der gesamten Straße repräsentiert, Zwischenprofile können nicht ausgegeben werden. Daher wird der Versuch gemacht, beide Eigenschaften zu verbinden: Die genaue Endprofilmodellierung eines neuronalen Netzes wird kombiniert mit der Fähigkeit des iterierten Modells, Zwischenprofile zu berechnen. Dabei wird der in Form von Messdaten bekannte gesamte Prozess als iterierte Verknüpfung von technisch identischen Teilprozessen angesehen. Die Gewinnung eines Modells des Einzelprozesses entspricht damit der Berechnung der iterativen Wurzel des Gesamtprozesses.
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10

Scholze, Stefan, Matthias Ehrlich, and Rene´ Schüffny. "Modellierung eines wafer-scale Systems für pulsgekoppelte neuronale Netze." Universitätsbibliothek Chemnitz, 2007. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:swb:ch1-200700924.

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Abstract:
Beim Aufbau von konfigurierbaren wafer-scale Systemen für pulsgekoppelte neuronale Netze werden hohe Anforderungen an die Kommunikation zwischen einzelnen Komponenten gestellt. Zur Unterstützung des Hardwareentwurfs, aber auch um die parallele Entwicklung der Software zu ermöglichen, können Simulationsmodelle verwendet werden. Der Aufbau der Architektur und die Implementierung als SystemC-Modell werden beschrieben. Aus der Simulation sind Rückschlüsse auf die Architektur möglich, es ergeben sich aber auch Anforderungen an die zu entwickelnde Softwareumgebung.
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Books on the topic "Neuronale Netze"

1

Brause, Rüdiger. Neuronale Netze. Vieweg+Teubner Verlag, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-92118-5.

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2

Scherer, Andreas. Neuronale Netze. Vieweg+Teubner Verlag, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-86830-5.

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3

Braun, Heinrich. Neuronale Netze. Springer Berlin Heidelberg, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-60743-1.

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4

Brause, Rüdiger W. Neuronale Netze. Vieweg+Teubner Verlag, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-93994-4.

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5

Braun, Heinrich, Johannes Feulner, and Rainer Malaka. Praktikum Neuronale Netze. Springer Berlin Heidelberg, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-61000-4.

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6

Hoffmann, Norbert. Kleines Handbuch Neuronale Netze. Vieweg+Teubner Verlag, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-91565-8.

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7

Lenz, Anita, and Stefan Meretz. Neuronale Netze und Subjektivität. Vieweg+Teubner Verlag, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-663-05969-1.

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8

Benenati, Ignazio. Neuronale Netze im Portfoliomanagement. Deutscher Universitätsverlag, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-663-08788-5.

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9

Zakharian, Serge, Patricia Ladewig-Riebler, and Stefan Thoer. Neuronale Netze für Ingenieure. Vieweg+Teubner Verlag, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-663-07675-9.

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10

Zaun, Detlef P. Künstliche neuronale Netze und Computerlinguistik. Niemeyer, 1999.

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Book chapters on the topic "Neuronale Netze"

1

Scherer, Andreas. "Kohonen-Netze." In Neuronale Netze. Vieweg+Teubner Verlag, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-86830-5_7.

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2

Scherer, Andreas. "ART-Netze." In Neuronale Netze. Vieweg+Teubner Verlag, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-86830-5_8.

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3

Scherer, Andreas. "Hopfield-Netze." In Neuronale Netze. Vieweg+Teubner Verlag, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-86830-5_9.

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4

Brause, Rüdiger. "Rückgekoppelte Netze." In Neuronale Netze. Vieweg+Teubner Verlag, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-92118-5_5.

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5

Brause, Rüdiger W. "Rückgekoppelte Netze." In Neuronale Netze. Vieweg+Teubner Verlag, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-93994-4_4.

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6

Brause, Rüdiger W. "Mehrschichtige Netze." In Neuronale Netze. Vieweg+Teubner Verlag, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-93994-4_5.

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7

Backhaus, Klaus, Bernd Erichson, Rolf Weiber, and Wulff Plinke. "Neuronale Netze." In Multivariate Analysemethoden. Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46076-4_15.

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8

Backhaus, Klaus, Bernd Erichson, and Rolf Weiber. "Neuronale Netze." In Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden. Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46087-0_6.

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9

Ertel, Wolfgang. "Neuronale Netze." In Grundkurs Künstliche Intelligenz. Springer Fachmedien Wiesbaden, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-13549-2_9.

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10

Karrenberg, Ulrich. "Neuronale Netze." In Signale – Prozesse – Systeme. Springer Berlin Heidelberg, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-52659-0_14.

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Conference papers on the topic "Neuronale Netze"

1

Baltruschat, I., M. Grass, A. Saalbach, et al. "Neuronale Netze zur Pathologiedetektion bei Röntgenthoraxuntersuchungen: Verbesserung durch intelligente Vorverarbeitung." In 100. Deutscher Röntgenkongress. Georg Thieme Verlag KG, 2019. http://dx.doi.org/10.1055/s-0037-1682003.

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2

Ellmann, S., L. Seyler, J. Evers, et al. "Neuronale Netze zur Prädiktion der Metastasenentstehung mittels funktioneller und metabolischer Bildgebung bei experimentellen Skelettmetastasen des Mammakarzinoms." In 99. Deutscher Röntgenkongress. Georg Thieme Verlag KG, 2018. http://dx.doi.org/10.1055/s-0038-1641253.

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3

Kaczmarek, Dennis, and Armin Lohrengel. "Hybride Simulationstechnik: Prototypenerkenntnisse in den Produktneuentwicklungsprozess einbinden." In Entwerfen Entwickeln Erleben - EEE2021. Prof. Dr.-Ing. habil Ralph H. Stelzer, Prof. Dr.-Ing. Jens Krzywinski, 2021. http://dx.doi.org/10.25368/2021.16.

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Abstract:
Es wird gezeigt, wie Erkenntnisse eines Prototyps in den weiteren Entwicklungsprozess eines Produktes Anwendung finden können. Dazu wird ein entwickelter Rechenkern genutzt, welcher einen hybriden Ansatz aus Numerik und einem neuronalen Netz beinhaltet. Zusätzlich soll dieser Rechenkern den gesamten Produktentwicklungsprozess unterstützen und Produktvorschläge generieren, welche unter Restriktionen und einem globalen Optimierer ermittelt werden. Durch den Ansatz der Optimierung wurde Wert auf einen Kompromiss zwischen Schnelligkeit und Genauigkeit in der Rechenroutine gelegt. In diesem Artikel wird diese Vorgehensweise vorgestellt.
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Beyersdorffer, P., KT Jansen, A. Kirschniak, and J. Rolinger. "Intelligente Sicherheitssysteme in der Laparoskopie – Das Potential Neuronaler Netze für Anwendungen im chirurgischen Training." In Viszeralmedizin 2019. Georg Thieme Verlag KG, 2019. http://dx.doi.org/10.1055/s-0039-1695627.

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Thüring, J., K. Linka, M. Knobe, et al. "Quantitative MRT zur Prädiktion der Kollagen und Proteoglykan-Fraktion von humanem Gelenkknorpel mittels neuronaler Netze." In 100. Deutscher Röntgenkongress. Georg Thieme Verlag KG, 2019. http://dx.doi.org/10.1055/s-0037-1682020.

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6

Kroh, P. K., S. J. Rupitsch, and R. Simon. "4.3.1 Erkennung von Landmarken für Roboternavigation mit Luftultraschall und neuronalen Netzen - Feature Engineering und Vergleich." In 20. GMA/ITG-Fachtagung Sensoren und Messsysteme 2019. AMA Service GmbH, Von-Münchhausen-Str. 49, 31515 Wunstorf, 2019. http://dx.doi.org/10.5162/sensoren2019/4.3.1.

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Reports on the topic "Neuronale Netze"

1

Ludewig, Marc, and Heinz Hötzl. Künstliche Neuronale Netze als Modellierungsmethode in der Vor-Ort-Erkundung bei Altlastkontaminationen im Grundwasser. Cogeo@oeaw-giscience, 2010. http://dx.doi.org/10.5242/cogeo.2010.0018.

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