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Band 15

Lernende Roboter Aspekte maschinellen Lernens

Aus der Reihe Fachberichte Messen - Steuern - Regeln

54,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

18.07.1988

Abbildungen

VI, mit Abbildung

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

145

Maße (L/B/H)

24,4/17/0,9 cm

Gewicht

258 g

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-19079-0

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Taschenbuch

Erscheinungsdatum

18.07.1988

Abbildungen

VI, mit Abbildung

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

145

Maße (L/B/H)

24,4/17/0,9 cm

Gewicht

258 g

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-19079-0

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Inhaltsverzeidinis.- 1 Einleitung.- 2 Hypothetisches Modell der Lernstrukturen bei höheren Lebewesen.- 2.1 Verhaltensprägung und -änderung durch Lernen.- 2.2 Hierarchische Gliederung der Willkürmotorik.- 3 Grundstruktur von lernenden Systemen.- 3.1 Modellbildung von lernenden Systemen.- 3.1.1 Das Lernziel.- 3.1.2 Das Ausfuhrungselement.- 3.1.3 Inhalt und Struktur der Wissensbasis im lernenden System.- 4 Klassifikation von Lernverfahren.- 4.1 Unterlagerte Lernstrategien.- 4.2 Präsentation gelernten Wissens.- 5 Mechanisches Lernen ohne Transformationsprozesse.- 5.1 Grundstrukturen mechanischen Lernens.- 5.2 Lernfähige lokal verallgemeinernde assoziative Speichersysteme.- 5.2.1 Informationsspeicherung in neuronalen Netzwerken: Assoziative Stimulus-Response Abbildung als allgemeines Systemmodell.- 5.2.2 Anwendungen von CMAC in der Robotik.- 6 Lernen aus Beispielen (induktives Lernen).- 6.1 Grundstruktur der unterlagerten Lernstrategie.- 6.2 Der Beispielraum.- 6.3 Der Interpretationsprozeß.- 6.4 Der Regelraum.- 6.5 Steuerung der Suchoperationen im Regelraum.- 6.6 Induktionsverfahren zur Erzeugung von Handhabungssequenzen.- 6.7 Lernen unter Verwendung von Simulationstechniken.- 7 Lernen in Regelungssystemen.- 7.1 Adaptive Regelungssysteme mit Selbsorientierung.- 7.2 Modelle adaptiver Lernstrategien.- 8 Lernende Automatenmodelle.- 8.1 Ein stochastischer Automat als Modell lernender Robotersteuerungen.- 8.2 Der Fuzzy-Automat als Steuerungsmodell.- 8.2.1 Fuzzy-Mengen.- 8.2.2 Fuzzy-Logik.- 8.2.2.1 Fuzzy-Variable und Fuzzy-Restriktion.- 8.2.2.2 Transformationsregeln für Aussagen in der Fuzzy-Logik.- 8.2.3 Linguistische Variable.- 8.2.3.1 Linguistische Wahrheitswerte und Linguistische Approximation.- 8.2.4 Inferenzregeln in der Fuzzy-Logik und Approximistisches Schließen.- 8.2.5 Der variable Struktur Fuzzy-Automat.- 8.2.5.1 Der Fuzzy-Automat als Steuerungskoordinator in hierarchischen Robotersteuerungsstrukturen.- 9 Lernen durch Analogien.- 9.1 Repräsentation des Problemraums.- 9.2 Der Erinnerungs- und Transformationsprozess.- 9.3 Grundklassen von Transformationsoperatoren.- 9.4 Differenzmaß zur Bewertung von Analogien.- 9.5 Lernen von verallgemeinerten Plänen.- 10 Lernen durch Erfahrung.- 10.1 Modell einer Lernstruktur durch Erfahrung.- 10.2 Beschreibung der Komponenten des Lernmodells.- 10.2.1 Der Problemgenerator.- 10.2.2 Der Problemloser.- 10.2.3 Der Kritiker.- 10.2.4 Der Generalisierer.- 10.3 Lernen durch Erfahrung zur Berichtigung falscher Theorien.- 11 Konzept eines hierarchischen Robotersystems mit Lernfähigkeit.- 11.1 Grundkomponenten hierarchisch gegliederter Robotersysteme.- 11.2 Lernziele des mobilen Robotersystems.- 11.3 Wechselwirkungen zwischen Planung, Exekutive und Überwachung.- 11.4 Der HLI als Bewerter und Kritiker von Plänen.- 11.5 ROSI 2 als Experimentator zur Unterstützung induktiven Lernens von Planungs- und Strategiewissen.- 12 Schlußbemerkung.- 13 Literaturverzeichnis.