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Eigenschaften und Aufbau von Lernmatrizen für nichtbinäre Signale

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Kybernetik Aims and scope Submit manuscript

Summary

This paper is concerned with the learning matrix for non-binary signals (LMn) as a classifying network. It can be shown that the properties of a LMn are determined by five parameters. One of these parameters corresponds to a criterion of similarity as the basis of the classification process. Two types of LMn, incorporating different criteria of similarity are investigated and compared as far as the accuracy and the invariance of classification are concerned.

The second part of the paper deals with the technical realization of both types of the LMn. There the main problem is the storage of non-binary information in the connecting elements of the LMn. This difficulty can be met by the application of control techniques. Finally some results of investigations on transfluxors are reported which show that transfluxors are suitable connecting elements of a LMn.

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Authors and Affiliations

  1. Aus dem Institut für Nachrichtenverarbeitung und Nachrichtenübertragung der Technischen Hochschule Karlsruhe, Karlsruhe

    P. Müller

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  1. P. Müller
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Auszug aus einer von der Fakultät für Maschinenwesen der Technischen Hochschule Karlsruhe genehmigten Dissertation.

Der Deutschen Forschungsgemeinschaft gebührt Dank dafür, daß sie diese Untersuchungen ermöglicht hat.

Ich bin Herrn Prof. Dr.-Ing. K. Stbinbuch für die stete Förderung dieser Arbeit sehr dankbar.

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Müller, P. Eigenschaften und Aufbau von Lernmatrizen für nichtbinäre Signale. Kybernetik 2, 102–114 (1964). https://doi.org/10.1007/BF00306794

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