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Titlebook: Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgr??en; Neue Rahmenbedingung Gerhard Sartorius Book 2023Latest edition Springer Fachme

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樓主: 厭倦了我
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發(fā)表于 2025-3-30 08:20:40 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-030-04939-3e Eingangsstruktur des Netzes kommen verschiedene Methoden zum Einsatz. Zur Bildung des Eingangsvektors sind einzelne Messwerte, spektrale Komponenten und andere Informationsquellen auch kombinierbar, um robuste charakteristische Objekteigenschaften zu bilden.
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發(fā)表于 2025-3-30 14:42:33 | 只看該作者
Family Environment and Functioning,ffizienten, als FT-Koeffizienten oder in dimensionsreduzierter Form der Verarbeitung im Assoziationsraum zur Filterung, zur Bildung der Rekonstruktionsgewichte des NN-Verfahrens und zur Skalierung und Anpassung dem Assoziationsraum zuzuführen.
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發(fā)表于 2025-3-30 20:12:30 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 21:59:50 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 01:19:38 | 只看該作者
Einleitung,htlinearen Verh?ltnissen wird die Realisierung noch aufwendiger und damit meist praktisch nicht mehr durchführbar. Künstliche neuronale oder auch konnektionistische Netze sind dagegen gut geeignet, multivariate Messgr??en effizient zu verarbeiten.
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發(fā)表于 2025-3-31 06:53:36 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 12:29:17 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 14:14:13 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 20:17:30 | 只看該作者
,N?chste-Nachbarn-Verfahren und Dimensionsreduktion,gsdimension viel h?her ist als die innere Dimension des zugrunde liegenden Gebildes. Mit der Dimensionsreduktion (DR) soll ein isometrisches Abbild einer im hochdimensionalen Eingangsraum befindlichen MF ermittelt werden, um anschlie?end mit den gefundenen Gesetzm??igkeiten die Grundinformation dieser MF in einem geeigneten Raum zu entfalten.
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發(fā)表于 2025-3-31 23:12:44 | 只看該作者
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