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Titlebook: Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgr??en; Neue Rahmenbedingung Gerhard Sartorius Book 20191st edition Springer Fachmedie

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發(fā)表于 2025-3-25 06:37:38 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 07:44:21 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-030-29718-3izienten, 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 2025-3-25 14:08:48 | 只看該作者
https://doi.org/10.1057/9780230380080onstruierbar sind und andererseits im Falle einer Koeffizientendarstellung oder direkter Werte in untransformierter Darstellung so aufbereitet, dass nur Koeffizienten oder Werte, die mit eindeutigen Informationen zur Repr?sentation der charakteristischen Eigenschaften des Messobjektes beitragen, in das Modell M gelangen.
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發(fā)表于 2025-3-25 18:35:14 | 只看該作者
,The Baroque Machinery of the Auto de Fé, des Verfahrens sind aus den erzielten Abbildungsergebnissen deduzierbar. In der Arbeitsphase kommen dabei zwei verschiedene Methoden zur Bestimmung der Rekonstruktionsgewichte zum Einsatz, die sich hinsichtlich des Aufwandes unterscheiden und verschiedene Vorteile bezüglich m?glicher Anwendungen bieten.
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發(fā)表于 2025-3-25 21:21:22 | 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 2025-3-26 01:24:18 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 06:02:28 | 只看該作者
,Distanz- und ?hnlichkeitsma?e,ultidimensionalen Raum sind. Dies bietet die M?glichkeit, festzustellen, ob Objekte sicher unterschieden werden k?nnen, um die Voraussetzungen für Modelle zu schaffen, deren Anwendung eine genaue und zuverl?ssige Klassifikation liefert.
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發(fā)表于 2025-3-26 11:25:49 | 只看該作者
Wavelet-Transformation,enschaften und die überführung in die Koeffizientendarstellung wirkt distanzerhaltend. Die Eigenschaften und der Realisierungsaufwand der WT, der Fourier-Transformation (FT) und anderer Transformationen, die eine Koeffizientendarstellung des Klassifizierungsobjekts erm?glichen, werden genannt.
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發(fā)表于 2025-3-26 14:07:42 | 只看該作者
,N?chste-Nachbarn-Verfahren und Dimensionsreduktion,sdimension 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 2025-3-26 19:11:51 | 只看該作者
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