Relevanz eines informationstheoretischen Preprocessings bei der Prozessmodellierung mit Neuronalen Netzen

Stephan Machefer; Klaus Schnitzlein

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Relevanz eines informationstheoretischen Preprocessings bei der Prozessmodellierung mit Neuronalen Netzen

机译：信息理论预处理在神经网络过程建模中的相关性

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Vorgestellt wird die Anwendung einer modernen Preprocessing-Methodik zur simultanen Datenaufbereitung und Variablenselektion fur die Prozessmodellierung mit Neuronalen Netzen.Durch Kombination statistischer Methoden mit Algorithmen der Informationstheorie nach dem Konzept der Entropie der Information kann die Informationsdichte des Modellinputs erhoht werden.Im Vergleich mit Modellen hoherer Dimensionalitat ergeben sich im vorliegenden Anwendungsbeispiel trotz einer dramatischen Verringerung von Datenzahl und Variablen keinerlei qualitative Einbussen.Das Verfahren bietet gegenuber einer Sensitivitatsanalyse deutliche Vorteile bezuglich Selektionseindeutigkeit und Schnelligkeit.

机译：提出了现代预处理方法在数据处理中同时进行数据处理和变量选择在神经网络中的应用，根据信息熵的概念，通过将统计方法与信息论算法相结合，可以增加模型输入的信息密度，与高维模型相比在本应用示例中，尽管数据和变量的数量大大减少，但没有任何质量上的损失，与灵敏度分析相比，该方法在选择清晰度和速度方面均具有明显的优势。

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来源
《Chemie-Ingenieur-Technik: Verfahrenstechnik Technische Chemie Apparatewesen Biotechnologie》 |2006年第2期|共8页
作者
Stephan Machefer; Klaus Schnitzlein;
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收录信息
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正文语种 ger
中图分类化学工业;
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