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					                               INPUT:
                    OBJEKT-ATTRIBUT-MATRIX
               mit primären und sekundären Datensätzen
                                    ###
                       TRANSFORMATIONEN:
                        Funktion (Hypothese) =
       = Funktion (bisher beste) RND (Operator) RND (Variable)
                ###                                   ###nein
                      BEWERTUNGSSYSTEM:
     Prüfen, ob Funktion (Hypothese) besser ist, als die bisher beste
                             Funktion?
                                    ###
                    MASCHINELLE OUTPUTS:
       Speichern die Identifikationscodes des Ergänzungsgliedes
                                    ###
             AKTUALISIEREN DES FEHLERNIVEAUS:
        Fehlerniveau (bisher bestes) = Fehlerniveau (Hypothese)
                                    ###
              BEENDEN DES LERNPROZESSES, wenn:
Durchschnittsfehler (Lerndaten) - Durchschnittsfehler (Testdaten) ### ###,
                wenn nicht, dann neue Transformation
                                    ###
            KONTROLLE DER KAUSALSTRUKTUREN
        mit Hilfe zweidimensionaler graphischen Darstellungen
                                    ###
                   ALTERNATIVE LÖSUNGEN:
 Korrigieren der Teilzusammenhänge aufgrund von Expertenaussagen
      unter besonderer Berücksichtigung der Fehlerentwicklung
                                    ###
                        MANUELLE OUTPUTS:
           Liste der strukturverbessernde Transformationen

          Abbildung 1: Schema des Ablaufs der Funktionsgenerierung
            Erläuterung: RND = random = zufallsgemäß gewählt.

				
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posted:9/11/2010
language:German
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Jun Wang Jun Wang Dr
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