Simulation und Test

Zusammenfassung

Dieses Kapitel stellt den Test des Entwurfs und seine Optimierung mit synthetischen Daten vor. Die Abbildungstreue der Dimensionsreduktion in Abhängigkeit unterschiedlich verrauschter Datensätze wird für das NOP-Verfahren zur Dimensionsreduktion (unüberwacht trainierbares KNN) in Verbindung mit der Einheit SA (überwacht trainierbares KNN) bezüglich Stabilität und Genauigkeit untersucht. Zur Simulation der Trainingsphase werden der Lernmaschine mit einem Funktionsgenerator erzeugte synthetische Daten als Trainingsdatenpunkte zur Verfügung gestellt. Zum Test der Arbeitsphase wird ihr ein ebenso erzeugter Testdatensatz, der aus neuen untrainierten Datenpunkten besteht, präsentiert. Generalisierungsfähigkeit, Genauigkeit der Abbildung und damit des Verfahrens sind aus den erzielten Abbildungsergebnissen deduzierbar. In der Arbeitsphase kommen dabei zwei verschiedene Methoden zur Bestimmung der Rekonstruktionsgewichte zum Einsatz, die sich hinsichtlich des Aufwandes unterscheiden und verschiedene Vorteile bezüglich möglicher Anwendungen bieten.