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Clusteranalyse mit Hilfe neuronaler Netze - eine Anwendung selbstorganisierender Netze auf Klimadaten

Beer, Winfried (1995) Clusteranalyse mit Hilfe neuronaler Netze - eine Anwendung selbstorganisierender Netze auf Klimadaten. Diplomarbeit, FH München.

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Offizielle URL: http://www.w-beer.de/sonnet

Kurzfassung

Ziel dieser Diplomarbeit ist die Bereitstellung und Anwendung eines Verfahrens für die Clusteranalyse, das auf der Theorie der neuronalen Netze basiert. Für diesen Zweck entstand das Programmpaket Sonnet zur Simulation von selbstorganisierenden neuronalen Netzen, insbesondere von Kohonen-Netzen und einer speziellen Variante, dem neuronalen Gas. Aufgrund der Eigenschaften dieser neuronalen Netze können sie zur Aufteilung von Datenvektoren in verschiedene Klassen verwendet werden. Die konkrete Anwendung erfolgt im Bereich Klimaforschung, nämlich zur Generierung von Wetterklassen. Dies ist nur ein Zwischenschritt in einem größeren Projekt, der Regionalisierung globaler Klimamodelle. Die neuronalen Netze erweisen sich für diese Problemstellung als sehr gut geeignet.

Dokumentart:Hochschulschrift (Diplomarbeit)
Titel:Clusteranalyse mit Hilfe neuronaler Netze - eine Anwendung selbstorganisierender Netze auf Klimadaten
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-Adresse der Autoren
Beer, WinfriedNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1995
Referierte Publikation:Nein
Seitenanzahl:86
Status:nicht veröffentlicht
Stichwörter:Clusteranalyse, neuronale Netze
Institution:FH München
Abteilung:Fachbereich Informatik
HGF - Forschungsbereich:Verkehr und Weltraum (alt)
HGF - Programm:Weltraum (alt)
HGF - Programmthema:W - keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Weltraum
DLR - Forschungsgebiet:W - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):W -- keine Zuordnung (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Physik der Atmosphäre > Dynamik der Atmosphäre
Hinterlegt von: Winfried Beer
Hinterlegt am:05 Apr 2006
Letzte Änderung:12 Dez 2013 20:10

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