Neuronale Netze für technische Anwendungen

1 Einleitung.- 1.1 Motivation.- 1.2 Biologische Grundlagen.- 1.3 Eigenschaften Konnektionistischer Systeme.- 2 Historischer Überblick.- 3 Netztypen.- 3.1 Grundlagen konnektionistischer Modelle.- 3.2 Das Perzeptron.- 3.3 Backpropagation.- 3.4 Kohonennetze.- 3.5 Hopfieldnetze.- 3.6 Adaline und Madaline.- 3.7 Linearer Assoziierer.- 3.8 Brain-State-in-a-Box.- 3.9 Wettbewerbslernen (competitive learning).- 3.10 Adaptive Resonance Theory.- 3.11 Weitere Modelle.- 4 Experimentelle Anwendungen in Forschung und Entwicklung.- 4.1 Visuelle Mustererkennung.- 4.2 Nichtvisuelle Mustererkennung.- 4.3 Analyse, Verrechnung verschiedenartiger Eingaben.- 4.4 Mustersynthese, Modellbildung, Vorhersage.- 4.5 Rekonstruktion, Konvertierung, Speicherung.- 4.6 Steuerung, Regelung.- 4.7 Planung, Optimierung.- 4.8 Vergleichende Arbeiten.- 5 Kommerzieller Einsatz.- 5.1 Industrielle Planung und Steuerung.- 5.2 Industrielle Fertigungsüberwachung.- 5.3 Finanzwesen.- 5.4 Telekommunikation.- 5.5 Medizin.- 5.6 Marketing.- 5.7 Öffentlicher Dienst, Dienstleistungen.- 5.8 Verkehr.- 5.9 Produktkomponenten, Handel.- 5.10 Patente.- 6 Werkzeuge und Entwicklungsumgebungen für Neuronale Netze.- 6.1 Hardware.- 6.2 Software.- 6.3 Software und Hardware Produkte.- 7 Kurzinformationen.- 7.1 Einführende Literatur.- 7.2 Zeitschriften und elektronische Medien.- 7.3 Konferenzen.- 7.4 Organisationen im Bereich Neuronale Netze.- 7.5 Forschungszentren in Deutschland.- 7.6 Förderungsmöglichkeiten und geförderte Projekte.- 8 Von der Planung zum Produkt.- 8.1 Problemcharakterisierung.- 8.2 Problemstrukturierung.- 8.3 Informationen für den Lernprozeß.- 8.4 Wahl des Netztyps und des Lernverfahrens.- 8.5 Parameterbelegung.- 8.6 Verifikation der Netze.- 8.7 Aufbau einer Entwicklungsumgebung.- 8.8 Vorgehen währendTraining/Test.- 8.9 Fehlerursachen.- 8.10 Praxistest im konkreten Einsatz.- 8.11 Entwicklung eines Produkts.- Literatur.- Zitierte Literatur.- Stichwortverzeichnis.- Namensverzeichnis.