By Jürgen Heuer
Neuronale Netze stellen ein neuartiges Konzept zur Informationsverarbeitung dar. Während auf dem Gebiet Mustererkennung und der Robotik bereits große Fortschritte gemacht wurden, sind im Bereich der Ökonomie und des Operations examine noch viele Fragen offen. Ausgehend von einem Einführungsteil, der die Grundlagen für NeuroInformatik, Produktionswirtschaft und Ökonomie legt, untersucht Jürgen Heuer in einem zweiten Teil die drei Haupteinsatzgebiete "Optimierung", "Diagnose und Prognose" und "Messen, Steuern, Regeln" auf bekannte neuronale Lösungsansätze hin. Auf dieser Untersuchung aufbauend entwickelt der dritte Teil Lösungsmechanismen für die Aufgabenbereiche "Logistik", "Fertigungssteuerung" und "Materialwirtschaft". Abschließend wird in einem vierten Teil der industrielle Erkenntnisstand in der Robotik und der Prozesssteuerung dargestellt.
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Sample text
Gegenwiirtig ist es noch nicht moglich, Backpropagation-Lernen online in Echtzeit fiir eine groJ3e Anzahl von Neuronen oder Schichten durchzufiihren. Dies wird sich jedoch mit der Entwicklung geeigneter Hardware andern. 9Ein Beweis findet sich z. B. bei [Kin92]' S. 132ff. IOkurz MLP 22 Abb. 5: Ein MLP Von einer Prasentation des Lernverfahrens wird abgesehen. Der interessierte Leser kann sich bei [Kin92]' S. 391£. weiter in das Thema vertiefen. Der Backpropagation-Ansatz wurde in vielerlei Hinsicht verandert.
Beispiel-Schnittstellendefinition: Auf der Eingabeseite sind folgende Werte vorhanden: • die letzten drei Wechselkurse, dargestellt als Ganzzahl. ht geben mllB. 34 • die letzten drei Konvertierungsvolumina. Sie werden nicht direkt, sondern als prozentuelle Anderung dargestellt. Die Anderungen werden taggenau angegeben. • gleiches gilt fiir das weltweite Konvertierungsvolumina • das Handelsaufkommen an den Borsen, ebenfalls dargestellt durch die Anderungen. • die Indikatoren beider Lander der letzten zwei Tage, dargestellt als Ganzzahl.
Nicht zu verschweigen ist alIerdings der Nachteil, dafi die enge Kopplung am Interface wesentlich die Entwicklung und Wartung des Systems erschwert. Weiterhin wird die Redundanz in Datenerfassung und -verarbeitung gegeniiber den lose gekoppelten Systemen nicht wesentlich verringert. 42 "Full Integration" In diesem Modell nutzen die Komponenten nicht nur gemeinsame Datenstrukturen, sondern auch gemeinsame Wissensbasen. Die entstehenden Systeme werden zwar immer komplexer, ihre Verarbeitungsgeschwindigkeit nimmt allerdings nochmals zu.