Zusammenfassung
Methoden zur Auswertung multivariater Messgrößen behandeln mehrere Eingangsvariablen in deren Zusammenhang gleichzeitig und repräsentieren ihre Attribute als Gesamtmerkmal. Diese Methoden sind nicht nur für die Effizienz der Verarbeitung der Messgrößen wichtig, sondern es kann zu falschen Schlussfolgerungen kommen, wenn der Einfluss der Messgrößen jeweils einzeln, d. h. univariat ausgewertet wird. Kommt bei der letztgenannten Art der Auswertung eine zweite Variable hinzu, muss deren Einfluss bei der Messwertbestimmung beispielsweise mit einem Kennlinienfeld oder einer Kompensationsrechnung berücksichtigt werden. Bei mehreren Einflüssen und damit multivariaten Messgrößen erhöht sich der Aufwand bei dieser Vorgehensweise beträchtlich. Bei nichtlinearen Verhältnissen wird die Realisierung noch aufwendiger und damit meist praktisch nicht mehr durchführbar. Künstliche neuronale oder auch konnektionistische Netze sind dagegen gut geeignet, multivariate Messgrößen effizient zu verarbeiten.
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Notes
- 1.
Unter neuronal werden im Zusammenhang mit KNN neuronenähnliche Netze verstanden.
- 2.
Siehe dazu im Glossar in Anhang K.7 die unter KNN und Statistik ihrem Äquivalent in der Statistik gegenübergestellten Begriffe.
- 3.
In Matlab geschriebene m-files sind als C-Code auf andere Systeme übertragbar, z. B. in Mikrokontroller.
- 4.
Siehe Anhang F, Architekturen.
- 5.
Eine nach grundsätzlichen Eigenschaften der KNN geordnete Übersicht befindet sich im Anhang D in Tab. D.1.
- 6.
Diese könnte auch ein leistungsfähiger Rechner sein, der über das Internet angekoppelt wird.
- 7.
Siehe dazu Nachteile klassischer KNN in Abschn. 2.4.
- 8.
Cross-Validierung zur Überprüfung der Generalisierungsfähigkeit [6, S. 182].
- 9.
Genauere Beschreibung im Anhang F.4.
- 10.
Zu nennen sind in diesem Zusammenhang das Projekt ENZO – der evolutionäre Netzwerkoptimierer ENZO ist frei verfügbar (Evolutionärer Netzwerkoptimierer) [1] – und ein Forschungsbericht Modellierung räumlicher Interaktionen mithilfe evolutionär optimierter neuronaler Netze [4] in Verbindung mit dem Projekt ENZO.
- 11.
Abschn. 1.5, Naturnahe Strategien.
- 12.
Um ein deterministisches Verhalten zu garantieren, müssen bei technischen Systemen die Freiheitsgrade (wie in Abschn. 2.2 diskutiert) wohlüberlegt zugelassen werden.
- 13.
Siehe dazu Abschn. 2.5, RBF-Netze.
- 14.
Der in Bruskes Arbeit vorgeschlagene Weg, die Adaptivität des Systems an dessen Leistungsmerkmale zu koppeln, erscheint vielversprechend. Es sind jedoch noch weitere theoretische und experimentelle Untersuchungen notwendig, um die endgültige Bandbreite dieses Konzeptes erfassen zu können [2].
- 15.
Die Eigenschaften voll transparent, teilweise transparent und nicht transparent in Bezug auf Einheiten, die Verbindungen oder Verknüpfungen zwischen Ausgängen und Eingängen enthalten, werden im Englischen mit den Begriffen White-Box, Grey-Box und Black-Box bezeichnet.
Literatur
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Sartorius, G. (2019). Einleitung. In: Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgrößen. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-23576-5_1
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