By J. Beyerer, F. Puente Leon, K.-D. Sommer, F. Puente Leon
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Einführung in die Interpretationstechnik der Objektiven Hermeneutik
Das von Ulrich Oevermann begründete Verfahren der Objektiven Hermeneutik stößt vor allem in den Sozial- und Erziehungswissenschaften auf breites Interesse. Die zentrale methodologische Idee der Objektiven Hermeneutik besteht darin, die Rekonstruktion der Sinnstrukturen der sozialen Wirklichkeit methodisch an textliche Protokolle dieser Wirklichkeit zurückzubinden.
Kultureinrichtungen in Deutschland befinden sich in einer doppelten Krise: einerseits wird die Finanzierung durch Bund, Länder und Kommunen immer unsicherer, andererseits fehlt es an langfristiger strategischer Ausrichtung. Das Buch gibt kompetent und deutlich Antworten auf diese Krisensituation und zeigt Wege für die Zukunft auf.
- Lexikon der Geschichte
- Morphologie und Systematik der Weissjurassischen Ammoniten-Gattungen Streblites und Ochetoceras unter Besonderer berücksichtigung des hohlkiels
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Ein sinnvoller Einsatz der Methodik liegt bei Klassifikationsaufgaben unter Nutzung einfacher und damit sehr kostengünstiger Sensorik, die keine hohe Zuverlässigkeit erreicht. Ein Beispiel hierfür ist in [3] enthalten. Literatur 1. A. Dempster. A Generalization of Bayesian Interference. Journal of Royal Statistical Society, 30:205–247, 1968. 2. G. Shafer. A Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press, 1976. 3. D. Linzmeier und T. Bär. Fusion von Radar und Thermopilesensoren zur Fußgängerdetektion.
Fusion heterogener Informationsquellen 37 11. J. N. Kapur. Maximum Entropy Models in Science and Engineering. John Wiley and Sons, New York, 1993. 12. C. P. Robert. The Bayesian Choice. Springer, 1994. 13. S. J. Russell und P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2003. 14. P. N. Tan, M. Steinbach und V. Kumar. Introduction to Data Mining. AddisonWesley, 2006. 15. G. Winkler. Stochastische Systeme – Analyse und Synthese. Wiesbaden, Akademische Verlagsgesellschaft, 1977.
39–49, Universitätsverlag Karlsruhe, Karlsruhe, 2006. 37. G. J. Klir und B. Yuan. Fuzzy sets and fuzzy logic: theory and applications. PrenticeHall, Upper Saddle River, NJ, 1995. 38. X. E. Gros. NDT Data Fusion. Arnold, London, 1997. 39. F. Rügheimer, D. Nauck und R. Kruse. Informationsfusion in Neuro-FuzzySystemen. In: Informationsfusion in der Mess- und Sensortechnik, J. Beyerer, F. -D. ), S. 113–125, Universitätsverlag Karlsruhe, Karlsruhe, 2006. 40. J. Pearl. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems.