Vorlesungen

Theoretische Themen

    1. Mehrschicht-Perzeptronen
    2. Backpropagation und statistische Regression
    3. Modifikationen von Backpropagation
    4. Backpercolation
    5. Gradientenverfahren für rekurrente Netze
    6. Cascade-Correlation Learning Architecture
    7. Lernende Vektorquantisierung
    8. Selbstorganisierende (Kohonen-)Karten
    9. Counterpropagation
    10. Hopfield-Netze
    11. Boltzmann-Maschine
    12. Assoziativspeicher
    13. Radiale-Basisfunktionen-Netze
    14. Probabilistische Neuronale Netze
    15. Adaptive Resonance Theory
    16. Neocognitron und Erkennung von visuellen Mustern
    17. Time-Delay-Netze und Spracherkennung
    18. Verfahren zur Minimierung von Netzen
    19. Adaptive Logische Netze
    20. Software-Simulatoren neuronaler Netze
    21. Hardware für Neuronale Netze
    22. Fuzzy-Programmiersprachen


Anwendungen

     

       

    1. Ähnlichkeitsanalyse biologisch aktiver Moleküle
    2. Bahnregelung in Ringbeschleunigern und Speicherringen
    3. Texturanalyse mit neuronalen Netzen
    4. Prognose der Sekundärstruktur von Proteinen
    5. Steuerung autonomer Fahrzeuge mit KNN
    6. Motor-Diagnose mit KNN
    7. OCR mit KNN
    8. Zeitreihenanalyse und -prognose
    9. Robotersteuerung
    10. Bildverarbeitung mit KNN
    11. Rauschunterdrückung
    12. Objekterkennung 

Literatur

  • Zell, A.: Simulation neuronaler Netze. Addison-Wesley, Bonn 1997
  • Rojas, R.: Theorie der neuronalen Netze: Eine systematische Einführung Springer, Berlin 1993
  • Nauck, D., Klawonn, F. und Kruse, R.: Foundations of Neuro-Fuzzy Systems. Wiley, Chichester, England 1996
  • Brause, R.:Neuronale Netze, Teubner-Verlag ,1995
  • Schöneburg, E.: Industrielle Anwendung Neuronaler Netze. Bonn, Addison-Wesley, 1993, ISBN 3-89319-492-4