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Klassifikation von Mustern

  • Kartonierter Einband
  • 352 Seiten
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Beschreibung

Das vorliegende Buch behandelt die Klassifikation von Mustern, d.h. die Zuordnung genau einer von mehreren möglichen Klassen oder Bedeutungen zu einem Muster. In einer umfassenden Darstellung werden alle Aspekte der Vorverarbeitung, Merkmalgewinnung und Klassifikation behandelt. Die zugrundeliegenden Prinzipien werden sorgfältig erläutert, wobei insbesondere auch neuere Entwicklungen im Bereich der Ermittlung und Auswahl von Merkmalen und im Bereich der auf dynamischer Programmierung beruhenden Klassifikation erörtert werden.

Inhalt

1. Einführung.- 1.1 Allgemeines.- 1.2 Definitionen.- 1.3 Grundsätzliche Vorgehensweise.- 1.4 Thematik des Buches.- 1.5 Anwendungen.- 1.6 Zusammenfassung.- 2. Vorverarbeitung.- 2.1 Codierung.- 2.1.1 Allgemeine Bemerkungen.- 2.1.2 Abtastung.- 2.1.3 Puls Code Modulation.- 2.1.4 Codierung der Lauflänge.- 2.1.5 Kettencodierung.- 2.1.6 Ergänzende Bemerkungen.- 2.2 Schwellwertoperationen.- 2.3 Verbesserung von Mustern.- 2.3.1 Anliegen.- 2.3.2 Lineare Systeme.- 2.3.3 Diskrete Fourier Transformation.- 2.3.4 Gesichtspunkte zur Auswahl eines linearen Systems.- 2.3.5 Nichtlineare Operationen.- 2.4 Normierungsmaßnahmen.- 2.4.1 Anliegen.- 2.4.2 Größe.- 2.4.3 Lage.- 2.4.4 Energie.- 2.4.5 Strichstärke.- 2.4.6 Sprecher.- 2.4.7 Ergänzende Bemerkungen.- 2.5 Operationen auf diskreten Mustern.- 2.5.1 Zusammenhang in diskreten Mustern.- 2.5.2 Parallele und sequentielle Operationen.- 2.6 Zusammenfassung.- 3. Merkmale.- 3.1 Anliegen und allgemeine Ansätze.- 3.2 Heuristische Methoden.- 3.2.1 Entwicklung nach einer Orthogonalbasis.- 3.2.2 Anwendung der diskreten Fourier Transformation.- 3.2.3 Anwendung der Walsh Transformation.- 3.2.4 Die R-Transformation.- 3.2.5 Lineare Vorhersage.- 3.2.6 Momente.- 3.2.7 Merkmalsfilter.- 3.2.8 Kennzahlen.- 3.3 Analytische Methoden.- 3.3.1 Kriterien.- 3.3.2 Problemabhängige Reihenentwicklung.- 3.3.3 Optimale lineare Transformationen.- 3.3.4 Bemerkungen.- 3.4 Merkmalbewertung und -auswahl.- 3.4.1 Anliegen und Probleme.- 3.4.2 Gütemaße für Merkmale.- 3.4.3 Auswahlverfahren.- 3.5 Symbole.- 3.5.1 Festlegung von Symbolen.- 3.5.2 Extraktion von Symbolen.- 3.6 Beispiele für Merkmale.- 3.7 Zusammenfassung.- 4. Numerische Klassifikation.- 4.1 Statistische Klassifikatoren.- 4.1.1 Voraussetzungen.- 4.1.2 Bestimmung von Verteilungsdichten.- 4.1.3 Der optimale Klassifikator.- 4.1.4 Spezialisierungen.- 4.1.5 Fehlerwahrscheinlichkeit und Kosten.- 4.1.6 Klassenweise normalverteilte Merkmalvektoren.- 4.2 Verteilungsfreie Klassifikatoren.- 4.2.1 Annahmen.- 4.2.2 Optimierungsaufgabe.- 4.2.3 Berechnung der Trennfunktionen.- 4.2.4 Rückweisungskriterium.- 4.3 Nichtparametrische Klassifikatoren.- 4.3.1 Nichtparametrische Schätzung von Verteilungsdichten.- 4.3.2 Nächster Nachbar Klassifikator.- 4.3.3 Toleranzgebiete.- 4.4 Andere Klassifikatortypen.- 4.4.1 Sequentielle Klassifikatoren.- 4.4.2 Entscheidungsbäume und hierarchische Klassifikation.- 4.4.3 Klassifikator für nominale Merkmale.- 4.4.4 Abstandsmessende Klassifikatoren.- 4.4.5 Berücksichtigung von Kontext.- 4.5 Lernende Klassifikatoren.- 4.5.1 Anliegen.- 4.5.2 Separierbare Stichproben.- 4.5.3 Nicht separierbare Stichproben.- 4.5.4 Stückweise lineare Trennfunktionen.- 4.5.5 Statistische Verfahren.- 4.5.6 Analyse von Häufungsgebieten.- 4.5.7 Die Identifikation von Mischungsverteilungen.- 4.5.8 Entscheidungsüberwachtes Lernen.- 4.5.9 Bemerkungen.- 4.6 Dimensionierungsprobleme.- 4.7 Zusammenfassung.- 5. Nichtnumerische (Syntaktische) Klassifikation.- 5.1 Prinzipien.- 5.2 Grammatiken.- 5.2.1 Konfigurationen.- 5.2.2 Kettengrammatiken.- 5.2.3 Programmierte Grammatiken.- 5.2.4 Stochastische Grammatiken.- 5.2.5 Attributierte Grammatiken.- 5.2.6 Ergänzungen.- 5.2.7 Lagerelationen.- 5.2.8 Grammatiken für die Mustererkennung.- 5.3 Klassifikation von Symbolketten.- 5.3.1 Vorbemerkung.- 5.3.2 Reguläre Sprache.- 5.3.3 Kontextfreie Sprache.- 5.3.4 Behandlung von Fehlern.- 5.4 Automatische Konstruktion von Grammatiken.- 5.4.1 Allgemeine Vorgehensweise.- 5.4.2 Ein konstruktives Verfahren für endliche Automaten.- 5.5 Zusammenfassung.- 6. Ein Klassifikationssystem.- Literatur.

Produktinformationen

Titel: Klassifikation von Mustern
Autor:
EAN: 9783540126423
ISBN: 978-3-540-12642-3
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg
Genre: Anwendungs-Software
Anzahl Seiten: 352
Gewicht: 590g
Größe: H200mm x B250mm x T20mm
Jahr: 1983