Zusammenfassung
In der Literatur sind mehrere Versuche bekannt geworden, das Prinzip des Lernens auf die Computer-orientierte Automation anzuwenden [1, 6]. Lernen ist eine wichtige Fähigkeit des Menschen und der Tiere; es ist daher einleuchtend, daß diese Fähigkeit höherer Lebewesen als Basis für lernende Systeme in technischen Anwendungen herangezogen wird. Man hat sich im speziellen viel mit Funktionsmodellen des menschlichen Gehirns beschäftigt [1]. Wir wollen aber hier betonen, daß Lernen nur ein, wenn zwar wesentlicher, Teilaspekt der Fähigkeiten des menschlichen Gehirns darstellt und daß wahrscheinlich nur solche Teile der menschlichen Natur technisch nachgebildet werden können, die ihrem Wesen nach physikalisch, logisch oder durch andere naturwissenschaftliche Methoden erklärt werden können.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
Brauser, K. J.: Die Systemphilosophie lernender Automaten in der Anwendung auf Autopiloten. München: Oldenbourg. 1966.
Nilsson, N. J.: Learning Machines. New York: McGraw-Hill. 1965.
Steinbuch, K. (Hrsg.): Taschenbuch der Nachrichtenverarbeitung, 2. Aufl. Berlin-Heidelberg-New York: Springer. 1967.
Watanabe, S. (Hrsg.): Methodologies of Pattern Recognition. New York: Academic Press. 1969.
Zach, F.: Die automatische Optimierung von Regelungssystemen. Wien: Verlag Notring. 1968.
Zemanek, H.: Lernende Automaten, S. 1418–1480 in [3].
Author information
Authors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 1974 Springer-Verlag/Wien
About this chapter
Cite this chapter
Zach, F. (1974). Lernende Systeme für die Optimierung von Kontrollsystemen. In: Technisches Optimieren. Springer, Vienna. https://doi.org/10.1007/978-3-7091-8339-7_13
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-7091-8339-7_13
Publisher Name: Springer, Vienna
Print ISBN: 978-3-7091-8340-3
Online ISBN: 978-3-7091-8339-7
eBook Packages: Springer Book Archive