CENSIS

Proseminar
Mustererkennung und Klassifizierung in der Teilchenphysik und Fernerkundung mit neuronalen Netzen und Wavelet-Analysen

WS 1999

W. Alpers, Inst. f. Meereskunde; G. Grindhammer, MPI f. Physik und H. Spitzer, CENSIS, II. Inst. f. Exp. Phys.

Bayes Probabilities
[Giulio d'Agostini (Rom)]
Neuronale Netze inder Natur als Grundlage fü neuronale Netze
Grundlagen künstlicher neuronaler Netze (Aufbau, Lernverhalten)
Lernende Vektorquantisierung in einschichtigen Netzen und selbstorganisierende Karten (Kohonen-Netze)
Anwendungen von neuronalen Netzen zur schnellen Ereignisfilterung in der Teilchenphysik
Neuronale Netze für die Analyse von Prozessen in der Teilchenphysik
Maximum-Liklihoodverfahren zur überwachten Klassifizierung von Multispektralbildern
Unüberwachte Klassifikation im Merkmalsraum (einschl. Fuzzy-Verfahren)
Einf"uhrung in die Wavelet-Analyse
Wavelet-Analysen in der Meereskunde
Waveletmethoden in der Bildverarbeitung
Synthese des Seminars und eigene Forschungsarbeiten