Supportnet Computer
Planet of Tech

Supportnet / Forum / Anwendungen(Java,C++...)

diplomarbeit. mustererkennung in messdaten (neuronales netz?)





Frage

hallo alle ich hab eine problem: ich habe eine grössere anzahl messungen der gleichen art. jede messung liefert mir so an die 20 messparameter. die aufgabe ist jetzt die messungen anhand der gewonnenen parameter in verschiedene klassen einzuteilen. das problem ist das durch die rel. hohe anzahl an parametern eine manuelle suche nach mustern ziemlich schwierig (und wahrscheinlich auch fehlerhaft) ist. jetzt meine frage: gibt es da software-methoden wie man solche muster erkennen und dadruch die messungen klassifizieren kann? mit einem halben ohr habe ich mal etwas von "neuronalen netzten" gehört die man trainieren kann. ich erwarte jetzt keine komplettlösung für mein problem, aber kann mir jemand von euch weiterhelfen, z.b. einen tipp geben in welche richtung ich mich schlau machen kann? wäre euch sehr dankbar heiko

Antwort 1 von semi

Suche nach "Backpropagation-Algorithmus".

Da hast Du Dir aber was vorgenommen. Die ganze Thematik ist verdammt kompliziert. :-)


Antwort 2 von heikoPLZxy



danke für den tipp semi, ich schau es mir morgen mal in aller ruhe an..

achja, wenn ich vor einem halben jahr gewusst hätte worauf ich mich da einlasse hätt ich mich vielleicht anders entschieden, aber jetzt ist es zu spät, da muss ich durch..

frohe ostern
heiko

Antwort 3 von semi

Irgendwoher kenne ich das Gefühl :-)
Man denkt sich, OK, kenne ich nicht, klingt aber cool. Dann werden einem die Augen geöffnet.
Das ist das Problem, wenn man bei einer Diplomarbeit die Komplexität eines Themas nicht im Voraus überblicken kann.

Viel Erfolg,
Michael

Ich möchte kostenlos eine Frage an die Mitglieder stellen:


Ähnliche Themen:


Suche in allen vorhandenen Beiträgen: