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Titlebook: Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgr??en; Neue Rahmenbedingung Gerhard Sartorius Book 2023Latest edition Springer Fachme

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 19:27:28 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgr??en
副標題Neue Rahmenbedingung
編輯Gerhard Sartorius
視頻videohttp://file.papertrans.cn/314/313669/313669.mp4
概述Multivariate Messgr??en hoher Dimensionalit?t effizient und sicher verarbeiten.Richtlinien zum Bau von Ger?ten zur Mustererkennung verschiedener Auspr?gungen.überblick zum Thema Klassifizierung
圖書封面Titlebook: Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgr??en; Neue Rahmenbedingung Gerhard Sartorius Book 2023Latest edition Springer Fachme
描述Das Buch gibt einen überblick zu verschiedenen Verarbeitungsmethoden zur Klassifizierung von Messgr??en und den dazu ben?tigten Techniken. Mit verschiedenen Beispielen wird allgemein verst?ndlich die Arbeitsweise der vorgestellten Module erl?utert. Dabei werden methodenbedingte Spielr?ume hervorgehoben und der Bezug zu Anwendungen hergestellt, um dem Leser zu erm?glichen, die für eine Anwendung optimale L?sung zu finden. Die Bereitstellung neuer Rahmenbedingungen erm?glicht es, multivariate Messgr??en hochpr?zise und ohne Eingabe von Parametern durchzuführen. Die Berechnungen werden mit den Programmpaketen MatLab und Excel durchgeführt. Dabei wird besonderer Wert auf die Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen gelegt.
出版日期Book 2023Latest edition
關鍵詞Elektrotechnik; Messtechnik; Modellbildung; MAE-Verfahren; Klassifizierung; Messung; Zuordnung; Messen; Masc
版次2
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-658-41451-1
isbn_ebook978-3-658-41451-1
copyrightSpringer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2023
The information of publication is updating

書目名稱Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgr??en影響因子(影響力)




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書目名稱Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgr??en讀者反饋




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 23:02:06 | 只看該作者
Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgr??en978-3-658-41451-1
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 02:07:30 | 只看該作者
ern durchzuführen. Die Berechnungen werden mit den Programmpaketen MatLab und Excel durchgeführt. Dabei wird besonderer Wert auf die Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen gelegt.978-3-658-41451-1
地板
發(fā)表于 2025-3-22 05:55:23 | 只看該作者
Einleitung,ute als Gesamtmerkmal. Diese Methoden sind nicht nur für die Effizienz der Verarbeitung der Messgr??en wichtig, sondern es kann zu falschen Schlussfolgerungen kommen, wenn der Einfluss der Messgr??en jeweils einzeln, d.?h. univariat ausgewertet wird. Kommt bei der letztgenannten Art der Auswertung e
5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:30:27 | 只看該作者
Methoden des maschinellen Lernens,temtheoretische überlegungen im anwendungsrelevanten Umfeld zu definieren. Auf dieser Grundlage werden zum Anforderungsprofil, im Besonderen zum Komplexit?tsgrad, passende Methoden maschinellen Lernens genannt und die Verarbeitungsstruktur als modularisiertes KNN der klassischen Form gegenübergestel
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:19:06 | 只看該作者
,Ein Klassifizierungsverfahren im überblick,ariate Datens?tze aufgeführt, anhand des MAE-Verfahrens erkl?rt und wichtige Begriffe bezüglich der konzeptionellen Anforderungen pr?zisiert. Das gesamte Verfahren ist in Verarbeitungsmodulen für die einzelnen Aufgabenbereiche organisiert, die im Folgenden genannt werden. Es wurde zur Mono- und Mult
7#
發(fā)表于 2025-3-22 18:45:12 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-23 00:46:38 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 02:10:30 | 只看該作者
,Gl?ttung einer Mannigfaltigkeit,liegenden Kapitel wird eine Gl?ttungsmethode vorgestellt, die die statistischen Kennwerte dieser Daten nutzt und die Eigenwerte der Daten nicht oder nur unwesentlich ver?ndert. Eine MF, die zun?chst nur aus einer diskreten Anzahl von Messpunkten im D-dimensionalen Raum besteht, weist Lücken auf und
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:42:53 | 只看該作者
,Distanz- und ?hnlichkeitsma?e, die Anwendung unterschiedlicher Metriken zur Bestimmung der Punktabst?nde und die Erkenntnisse der letzten Kapitel bekommt der Begriff Distanz einen neuen Interpretationsspielraum. Es stehen neue Freiheitsgrade bei der Gestaltung der Modelle zur Verfügung. Die Datenpunkte k?nnen im hochdimensionale
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