Band 91
Beitrag zur Variablenselektion und Mustererkennung bei zeitveränderlichen Transmissionsspektren
Aus der Reihe
Studientexte zur Sprachkommunikation
-
- Deutsch ausgewählt
34,90 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
27.03.2018
Abbildungen
mit 22 Farbabbildungen
Verlag
TUDpressSeitenzahl
96
Maße (L/B/H)
24/17/0,8 cm
Gewicht
199 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-95908-131-3
Durch die methodische Verwandtschaft mit der Sprachsignalverarbeitung sind in der vorliegenden Reihe schon mehrere Bände erschienen, in denen die Mustererkennung auf nichtsprachliche Probleme angewendet wird. In diesem Buch werden klassische Methoden zur Klassifikation sowie der Variablenselektion und -reduktion analysiert und hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit auf spektroskopische Daten untersucht. Spektroskopische Daten zeichnen sich durch eine große Anzahl untereinander hoch korrelierter Variablen aus, was für viele Ansätze ein Problem darstellt.
Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse wurde ein rekursives Transformationsverfahren (RTV) zur Variablenselektion entwickelt und mit bekannten Methoden verglichen. Dieses lässt sich direkt auf mehrdimensionale Daten mit hoher Kollinearität anwenden. Für linear trennbare Zweiklassenprobleme liefert es schnell eine gewünschte Anzahl von Variablen, die signifikant zur Klassentrennung beitragen. Des Weiteren kann es ebenfalls zur Prototypenselektion verwendet werden.
Den praktischen Hintergrund der Arbeit bildet eine Problemstellung aus der Geflügelwirtschaft. In der Legehennenproduktion werden jährlich über 50 Millionen männliche Eintagsküken getötet. Die Geschlechtsbestimmung im Ei soll eine Alternative bieten. Ein Verfahren verwendet Transmissionsspektren als Basis für die Klassifikation als Henne oder Hahn. Dabei ist neben einer fehlerarmen Zuordnung ein Rückschluss auf charakterische spektrale Bereiche wünschenswert.
Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse wurde ein rekursives Transformationsverfahren (RTV) zur Variablenselektion entwickelt und mit bekannten Methoden verglichen. Dieses lässt sich direkt auf mehrdimensionale Daten mit hoher Kollinearität anwenden. Für linear trennbare Zweiklassenprobleme liefert es schnell eine gewünschte Anzahl von Variablen, die signifikant zur Klassentrennung beitragen. Des Weiteren kann es ebenfalls zur Prototypenselektion verwendet werden.
Den praktischen Hintergrund der Arbeit bildet eine Problemstellung aus der Geflügelwirtschaft. In der Legehennenproduktion werden jährlich über 50 Millionen männliche Eintagsküken getötet. Die Geschlechtsbestimmung im Ei soll eine Alternative bieten. Ein Verfahren verwendet Transmissionsspektren als Basis für die Klassifikation als Henne oder Hahn. Dabei ist neben einer fehlerarmen Zuordnung ein Rückschluss auf charakterische spektrale Bereiche wünschenswert.
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