| Überwachung eines neuronalen Netzes mittels Controller Contributor(s): Krause, Michael (Author) |
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ISBN: 3838672275 ISBN-13: 9783838672274 Publisher: Diplom.de OUR PRICE: $69.26 Product Type: Paperback Language: German Published: September 2003 |
| Additional Information |
| BISAC Categories: - Technology & Engineering | Electrical |
| Physical Information: 0.17" H x 5.83" W x 8.27" (0.23 lbs) 72 pages |
| Descriptions, Reviews, Etc. |
| Publisher Description: Inhaltsangabe: Zusammenfassung: Im Rahmen dieser Belegarbeit entstand eine Software, die es erlaubt, die Signalfl sse eines analogen Multiplayerperzeptrons zu berwachen. Grundlage war eine vorangegangene Diplomarbeit, in der die Struktur eines selbstlernenden neuronalen Netzes als Analogschaltung herausgearbeitet wurde. Die Software realisiert die Control-Funktion des analogen Netzes. Diese Funktion berwacht die Ein- und Ausg nge des Netzes, regelt den Signalfluss zum Musterspeicher und kontrolliert den Lernprozess. Ziel war es, die Einsatzm glichkeit eines Mikrocontrollers zur Netzsteuerung zu untersuchen. Dabei erwies sich die schnellstm gliche Abarbeitung des Control-Algorithmus als wichtiges Kriterium. Aus diesem Grund wurde das Controllerprogramm im Assemblercode entwickelt. Das entstandene Programm erm glicht es, ein neuronales Netz mit bis zu 100 Eingangs- und 20 Ausgangsneuronen zu steuern. Dabei wurde Wert darauf gelegt, die Software m glichst flexibel zu gestalten. So ist es z.B. m glich, die Anzahl der Ein- und Ausgangsneuronen festzulegen und auch die Zahl der Lern- und Testpattern kann bis zum Maximalwert von je 1000 variiert werden. Inhaltsverzeichnis: Inhaltsverzeichnis: 1.Kurzreferat1 2.Inhaltsverzeichnis4 3.Verzeichnis der Abbildungen6 4.Grundlagen neuronaler Netze7 4.1Das biologische Vorbild7 4.2K nstliche neuronale Netze8 5.Multilayerperzeptron und Backpropagationalgorithmus10 5.1Aufbau und Funktion des Multilayerperzeptrons (MLP)11 5.2Der Backpropagationalgorithmus12 6.Struktur der technischen Realisierung14 6.1Grundstruktur des Netzes14 6.2Algorithmus zum automatisierten Lernen15 6.3Ermittlung des minimalen Netzfehlers17 6.4Algorithmus der Control-Funktion18 7.Der Mikrocontroller Hitachi H8/53420 7.1Aufbau und Eigenschaften des H8/53420 7.1.1Betriebsmodi der H8-Familie22 7.1.2Festlegen des Betriebsmodus und Speicherplatzbedarf der Software23 7.2Auswahl der Programmiersprache24 7.3Interne Zahlendarstellung25 7.3.1Varia |