Stefan Thoer Livres

Immer mehr Probleme der Industrie, Wirtschaft und des täg lichen Lebens können mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen gelöst werden. Sie stellen deshalb nicht länger eine Domäne der Informatikspezialisten dar. Jedoch gibt es zwischen diesem Gebiet und den Fächern der Ingenieurstudienrichtungen eine Diskrepanz. Unser Bestreben ist es, die neuronalen Netze durch die Be griffe der Regelungstechnik, ein Pflichtfach für Studenten der Elektrotechnik, Maschinenbau, Verfahrenstechnik, einheitlich und strukturiert zu beschreiben und dabei mit möglichst ge ringen mathematischen Voraussetzungen auszukommen. Das Buch wendet sich an Studenten der praktisch orientier ten Studiengänge an Fachhochschulen sowie an die in der Praxis tätigen Ingenieure. Im Vordergrund stehen keine komfortablen Neuro-Tools wie DataEngine oder Neuromodel, aber auch keine detaillierten Analogien zum menschlichen Gehirn. Es werden sowohl Grundlagen als auch die Vielzahl der Netztypen mit ihren spezifischen Eigenschaften behandelt und an Hand der zahl reichen Beispiele anschaulich erklärt. Mit den vorliegenden Algorithmen kann man selbst Programme schreiben, expe rimentieren und schrittweise alle Variablen und Netzteile Stück für Stück verfolgen. Diese Kenntnisse sollen später einen Zugang zu einem komplexen Anwendungsprogramm erleichtern. Das Buch gliedert sich in sechs Abschnitte. Im 1. Abschnitt wird der funktionale Aufbau und die Funktionsweise eines einfachen künstlichen Neurons beschrieben. Für einen leichteren Zugang zu den einzelnen Netzen befaßt sich der 2. Abschnitt mit der Einteilung von neuronalen Netzen nach technischen Kriterien. Auf einen kurzen historischen Rück blick konnten wir in diesem Abschnitt nicht verzichten, um Vorwort VI damit eine Übersichtüber die fast dramatische Entwicklung dieses Gebietes zu vermitteln. Inhaltsverzeichnis 1. Aufbau eines künstlichen Neurons.- 1.1 Grundmodell eines Neurons.- 1.2 Grundbegriffe der KNN.- 1.3 Das Lernen als Gewichtsänderung.- 1.4 Optimierungs- und Suchverfahren.- 1.5 Realisierung eines künstlichen Neurons.- 1.6 Das Lernen als Mitkopplung.- 2. Einteilung von künstlichen Neuronalen Netzen.- 2.1 Netzfunktionen und Anwendungen.- 2.2 Statische Kennlinien von Neuronen.- 2.3 Lernmechanismen.- 2.4 Historischer Rückblick.- 2.5 Vor- und Nachteile von KNN.- 3. Grundtypen von künstlichen Neuronalen Netzen.- 3.1 Übersicht.- 3.2 Einzelschicht Perzeptron.- 3.3 Mehrschicht Perzeptron.- 3.4 Adaline / Madaline Netze.- 3.5 Cognitron und Neocognitron.- 3.6 Comparator-Netz.- 3.7 Backpropagation.- 3.8 Counterpropagation.- 3.9 Querpropagation.- 3.10 Hopfield-Netz.- 3.11 Hamming-Netz.- 3.12 Kohonen-Netz.- 3.13 Carpenter / Grossberg-Netz.- 3.14 Cooper s RCE-Netz.- 3.15 Kosko s BAM.- 3.16 IAC-Netz.- 4. Regelungstechnische Anwendungen von KNN.- 4.1 Einführung.- 4.2 Identifikation.- 4.3 Stabilitätsuntersuchung.- 4.4 Regelung und Steuerung mit KNN.- 4.5 Entwurf u. Realisierung eines Reglers mit KNN.- 5. Übungsaufgaben mit Lösunqen.- 5.1 Übungsaufgaben.- 5.2 Lösungen.- 6. Literaturverzeichnis.- Sachwortverzeichnis.

Inhaltsangabe:Problemstellung: Das Thema Qualitätssicherung und Qualitätsmanagement läßt heute kaum mehr einen Industriezweig unberührt. Dafür hat der beispiellose Erfolg der japanischen Nachkriegsindustrie gesorgt. Zu Beginn der 80er Jahre war der Wettbewerbsvorteil der japanischen Industrie durch konsequente Implementierung ständiger Qualitätsverbesserung und der damit verbundenen Kostenreduzierung, Verkürzung der Entwicklungszeit und der weitestgehenden Vermeidung von Ausschuß so gravierend geworden, daß ganze Industriezweige der USA wie die Elektronik, die Optik und viele mehr von den Japanern praktisch völlig ausgelöscht wurden. Erst jetzt, da Japan auch die "heilige Kuh", die Automobilindustrie, zu überrollen drohte, beschäftigten sich Amerikaner - und in ihrem Fahrwasser auch die Europäer mit dem Qualitätsbegriff. Inzwischen ist aus den zaghaften Anfängen aber eine sich rasch ausbreitende Bewegung geworden. Die Einbeziehung der Lieferanten sorgt dafür, daß der Qualitätsgedanke branchenübergreifend weiterentwickelt wird. Häufig wird dabei von der dritten WeIle der industriellen Revolution gesprochen. Seit einigen Jahren sehen sich nun auch die deutschen Unternehmer verstärkten Forderungen ihrer Kunden gegenübergestellt, nicht nur einen Qualitätsnachweis ihrer Produkte, sondern vielmehr den Nachweis eines Qualitätsmanagementsystems erbringen zu müssen. Auch diese Tendenz wurde stark durch die traditionelle Entwicklungen der japanischen Wirtschaftsphilosophie geprägt Die Japaner sehen nämlich die Qualität in der Rangfolge vor dem Gewinn, denn der wirtschaftliche Erfolg stellt sich von selbst ein, wenn der Kunde von der Qualität der Produkte überzeugt ist. Der Charakter eines QM- Systems läßt sich besonders gut mit folgendem Leitmotiv beschreiben: "Wer aufhört, besser zu werden, hat aufgehört, gut zu sein" Will heißen, ein Prozeß, der nicht ständig verbessert wird, verschlechtert sich von alleine. Damit wird ausgedrückt, was im Begriffsinhalt des japanischen Wortes "Kaizen" (= ständiges Streben nach Verbesserung) steckt. Deshalb legen so viele Zertifizierer bzw. Auditoren Wert darauf, daß ein QM-System gelebt wird, was spätestens beim Nachfolgeaudit bewiesen werden muß. Aufgabe dieser Diplomarbeit war es, ein Qualitätsmanagement für ein mittelständisches Unternehmen in der Elektronikbranche aufzubauen. Aus zeitlichen Gründen war die Zertifizierung des gesamten Unternehmens nach DIN EN ISO 9001 nicht Ziel dieser Diplomarbeit . Die [ ]