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Das Einsatzgebiet für Künstliche Neuronale Netze ist sehr weitläufig. Es kann
nur ansatzweise und kaum vollständig erfasst werden. Sie finden hier daher einen
Auszug aus einigen praxisbezogenen Anwendungsfällen oder Forschungszweigen.
Die Kryptoanalyse bezeichnet die Studie von Techniken und Methoden, um
Informationen aus verschlüsselten Texten zu gewinnen. Die u.a. in der
Telekommunikation eingesetzten Stromverschlüsselungsverfahren (engl. stream
ciphers) basieren auf (pseudo)-zufälligen Bit-Zahlenströmen, die von einem
Zufallsgenerator erzeugt werden. Anhand weniger “abgehörter” Zufallsbits
nachfolgende Bits vorauszusagen ist das Ziel der Kryptoanalyse.
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Früchte, Gemüse oder andere Rohstoffe für die Lebensmittel verarbeitende
Industrie sind in deren Zusammensetzung von den konkreten Wachstums- bedingungen
abhängig. Die Industrie muss jedoch immer eine gleichbleibende sensorische
Qualität gewährleisten können. Damit die Schwankungen bei den Rohstoffen
ausgeglichen werden können, müssen vor, während und nach der Produktion Analysen
gemacht werden.
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Schwarmintelligenz – Ameisen und Wespen helfen
Neuronale Netze sind dem Gehirn abgeschaut, genetische Algorithmen der
Evolution. Siemens-Forscher machen ebenfalls Anleihen bei der Natur, etwa
bei Ameisen. Das sind faszinierende Lebewesen – weniger, weil sie besonders
intelligent wären, sondern weil sie ihre Intelligenz ähnlich wie Bienen erst
im Team, im «Schwarm», erlangen – daher der Begriff Schwarmintelligenz.
Diese Strategie lässt sich für die Logistik nutzen.
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Kann der Zusammenhang zwischen lokalen Wetterdaten und dem Wasserpegel
eines Baches mit Hilfe eines neuronalen Netzes beschrieben werden?
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Moderne Hörgeräte ermöglichen es, für verschiedene akustische Situationen
unterschiedliche Programme zu wählen, um den Frequenzgang und
Kompressionsparameter zu ändern, oder Richtmikrofon, Störgeräusch-Reduktion
oder Feedback-Unterdrückung zu aktivieren. Der Hörgeräteträger hat dabei die
nicht immer leichte Aufgabe, die akustische Hörsituation zu beurteilen und
dann per Schalter am Hörgerät oder über eine Fernbedienung das entsprechende
Programm zu wählen.
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Künstliche Intelligenzen, lernende Applikationen und Neuronale Netzwerke…
Dies sind Schlagwörter, welche in der heutigen Zeit in der Robotertechnik, bei
Simulatoren und bei Computerspielen sehr verbreitet sind. Es geht darum, den
Maschinen eine gewisse Intelligenz zu geben, damit diese aufgrund bereits
erlernter Daten optimale Entscheidungen treffen können.
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Im vorliegenden Beitrag soll mit der Künstlichen Neuronalen Netzanalyse
(KNNA) ein Ansatz vorgestellt und empirisch überprüft werden, der bestimmte
Vorteile (Berücksichtigung von Nichtlinearitäten im Datensatz, keine Bindung an
strenge Anwendungsvoraussetzungen) gegenüber der MDA besitzt und daher allein
aus theoretischer Sicht zur Erkennung ausfallbedrohter Unternehmen besser
geeignet erscheint.
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