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The Resource Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme, Hsg., Ansgar Trächtler und Jürgen Gausemeier

Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme, Hsg., Ansgar Trächtler und Jürgen Gausemeier

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Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme
Title
Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme
Statement of responsibility
Hsg., Ansgar Trächtler und Jürgen Gausemeier
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Language
ger
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Cataloging source
N$T
Dewey number
006.22
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illustrations
Index
index present
LC call number
TK7895.E42
Literary form
non fiction
Nature of contents
  • dictionaries
  • bibliography
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  • Trächtler, Ansgar
  • Gausemeier, Jürgen
Series statement
Intelligente Technische Systeme - Lösungen aus dem Spitzencluster it’s OWL
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  • Embedded computer systems
  • Mechatronics
  • Microelectromechanical systems
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Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme, Hsg., Ansgar Trächtler und Jürgen Gausemeier
Instantiates
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unknown
Bibliography note
Includes bibliographical references and index
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online resource
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cr
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rdacarrier
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multicolored
Content category
text
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Contents
  • Intro; Geleitwort des Projektträgers; Geleitwort des Clustermanagements; Vorwort; Inhaltsverzeichnis; Mitarbeiterverzeichnis; 1 Einführung; 1.1 it's OWL -- Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe; 1.2 Cluster-Querschnittsprojekt Selbstoptimierung; Literatur; 2 Paradigma der Selbstoptimierung; 2.1 Einführung Selbstoptimierung; 2.1.1 Mechatronische Systeme; 2.1.2 Selbstoptimierende Systeme; 2.2 Architektur selbstoptimierender Systeme; 2.2.1 Struktur von selbstoptimierenden Systemen; 2.2.2 Operator Controller Modul (OCM)
  • 2.3 Strategische Planung und Entwicklung von selbstoptimierenden Produkten und Produktionssystemen2.3.1 Der Produktentstehungsprozess; 2.3.2 Behandlung der Selbstoptimierung in der Strategischen Planung und integrativen Entwicklung; 2.4 Selbstoptimierung in der Anwendung; Literatur; 3 Potenzialanalyse zur Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme; 3.1 Grundlagen der Potenzialanalyse; 3.1.1 Herausforderungen bei der Potenzialanalyse; 3.1.2 Stufenmodell zur Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme; 3.2 Methodik der Potenzialanalyse
  • 3.2.1 Disziplinübergreifende Systemspezifikation3.2.2 Identifikation von Potenzialen; 3.2.3 Spezifikation von Lösungsideen; 3.2.4 Bewertung und Auswahl von Lösungsideen; 3.3 Einsatz der Potenzialanalyse im Bereich der Lackiertechnik; 3.3.1 Disziplinübergreifende Systemspezifikation; 3.3.2 Identifikation von Potenzialen; 3.3.3 Spezifikation von Lösungsideen; 3.3.4 Bewertung und Auswahl von Lösungsideen; Literatur; 4 Maschinelles Lernen in technischen Systemen; 4.1 Grundlagen des maschinellen Lernens; 4.1.1 Paradigmen des Maschinellen Lernens; 4.1.2 Überwachtes Lernen mit Neuronalen Netzwerken
  • 4.1.3 Extreme Learning Machine (ELM)4.1.4 Generalisierungsfähigkeit; 4.2 Integration von Vorwissen in den Lernprozess; 4.2.1 Integration von diskreten Nebenbedingungen; 4.2.2 Generalisierung der diskreten Nebenbedingungen; 4.2.3 Verifikation der kontinuierlichen Nebenbedingungen; 4.3 Modellierung parametrisierter Prozesse; 4.3.1 Regression im Modellraum; 4.3.2 Vorgehen zur Regression im Modellraum; 4.3.3 Verbesserte Generalisierung bei wenigen Daten; 4.4 Relevance Learning; 4.5 Leitfaden für den Einsatz maschineller Lernverfahren; 4.5.1 Vorgehensmodelle
  • 4.5.2 Anwendungsindikatoren für maschinelle Lernverfahren4.5.3 Domänenwissen nutzen; 4.5.4 Auswahl von Lernverfahren; 4.6 Maschinelles Lernen in der Praxis; 4.6.1 Maschinelles Lernen für einen intelligenten Teigkneter; 4.6.2 Modellierung des Ultraschall-Erweichungseffekts; 4.7 Zusammenfassung; Literatur; 5 Mathematische Optimierung; 5.1 Grundlagen und Methoden mathematischer Optimierung; 5.1.1 Mehrzieloptimierung; 5.1.2 Mehrzieloptimalsteuerung; 5.2 Leitfaden zum Einsatz mathematischer Optimierungsverfahren; 5.2.1 Vorgehensmodell; 5.2.2 Katalog von Anwendungshemmnissen
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unknown
Extent
1 online resource.
File format
unknown
Form of item
online
Isbn
9783662563922
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unknown
Media category
computer
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rdamedia
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not applicable
Reformatting quality
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remote
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  • on1077292124
  • (OCoLC)1077292124
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  • Intro; Geleitwort des Projektträgers; Geleitwort des Clustermanagements; Vorwort; Inhaltsverzeichnis; Mitarbeiterverzeichnis; 1 Einführung; 1.1 it's OWL -- Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe; 1.2 Cluster-Querschnittsprojekt Selbstoptimierung; Literatur; 2 Paradigma der Selbstoptimierung; 2.1 Einführung Selbstoptimierung; 2.1.1 Mechatronische Systeme; 2.1.2 Selbstoptimierende Systeme; 2.2 Architektur selbstoptimierender Systeme; 2.2.1 Struktur von selbstoptimierenden Systemen; 2.2.2 Operator Controller Modul (OCM)
  • 2.3 Strategische Planung und Entwicklung von selbstoptimierenden Produkten und Produktionssystemen2.3.1 Der Produktentstehungsprozess; 2.3.2 Behandlung der Selbstoptimierung in der Strategischen Planung und integrativen Entwicklung; 2.4 Selbstoptimierung in der Anwendung; Literatur; 3 Potenzialanalyse zur Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme; 3.1 Grundlagen der Potenzialanalyse; 3.1.1 Herausforderungen bei der Potenzialanalyse; 3.1.2 Stufenmodell zur Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme; 3.2 Methodik der Potenzialanalyse
  • 3.2.1 Disziplinübergreifende Systemspezifikation3.2.2 Identifikation von Potenzialen; 3.2.3 Spezifikation von Lösungsideen; 3.2.4 Bewertung und Auswahl von Lösungsideen; 3.3 Einsatz der Potenzialanalyse im Bereich der Lackiertechnik; 3.3.1 Disziplinübergreifende Systemspezifikation; 3.3.2 Identifikation von Potenzialen; 3.3.3 Spezifikation von Lösungsideen; 3.3.4 Bewertung und Auswahl von Lösungsideen; Literatur; 4 Maschinelles Lernen in technischen Systemen; 4.1 Grundlagen des maschinellen Lernens; 4.1.1 Paradigmen des Maschinellen Lernens; 4.1.2 Überwachtes Lernen mit Neuronalen Netzwerken
  • 4.1.3 Extreme Learning Machine (ELM)4.1.4 Generalisierungsfähigkeit; 4.2 Integration von Vorwissen in den Lernprozess; 4.2.1 Integration von diskreten Nebenbedingungen; 4.2.2 Generalisierung der diskreten Nebenbedingungen; 4.2.3 Verifikation der kontinuierlichen Nebenbedingungen; 4.3 Modellierung parametrisierter Prozesse; 4.3.1 Regression im Modellraum; 4.3.2 Vorgehen zur Regression im Modellraum; 4.3.3 Verbesserte Generalisierung bei wenigen Daten; 4.4 Relevance Learning; 4.5 Leitfaden für den Einsatz maschineller Lernverfahren; 4.5.1 Vorgehensmodelle
  • 4.5.2 Anwendungsindikatoren für maschinelle Lernverfahren4.5.3 Domänenwissen nutzen; 4.5.4 Auswahl von Lernverfahren; 4.6 Maschinelles Lernen in der Praxis; 4.6.1 Maschinelles Lernen für einen intelligenten Teigkneter; 4.6.2 Modellierung des Ultraschall-Erweichungseffekts; 4.7 Zusammenfassung; Literatur; 5 Mathematische Optimierung; 5.1 Grundlagen und Methoden mathematischer Optimierung; 5.1.1 Mehrzieloptimierung; 5.1.2 Mehrzieloptimalsteuerung; 5.2 Leitfaden zum Einsatz mathematischer Optimierungsverfahren; 5.2.1 Vorgehensmodell; 5.2.2 Katalog von Anwendungshemmnissen
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1 online resource.
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