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FAW @ Lange Nacht der Forschung 2016

Lange Nacht der Forschung 2016

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Weiterentwicklung des Assoziativspeichermodells NEUNET im Bereich der seriellen Assoziation

Supervisor: A.Univ.-Prof. Dr. Josef Küng
Student: Reinhard Stumptner
End: 2004

Abstract(DE)
Die Neuronalen Netze gelten seit dem Transistor als einer der größten technischen Fortschritte in der Informatik und sind heutzutage kaum mehr wegzudenken.

Das Modell NEUNET (NEUronen NETz) wurde 1974 am Institut für Informatik der Johannes Kepler Universität Linz von Prof. Reichl entwickelt und 1975 publiziert. Bei dem Modell handelt es sich um ein neuronalnetzanaloges Assoziativspeichersystem. Es besteht aus schleifenfrei verknüpften Knoten, die als Informationsträger fungieren und die Speicherfunktion übernehmen. Das Modell wurde im Rahmen einiger Diplomarbeiten/Dissertationen verbessert und erweitert. NEUNET-3 war dabei die erste Weiterentwicklung, die Muster ohne Informationsverluste speichern konnte.

Ziel der Diplomarbeit ist es, einige Varianten des Modells NEUNET mit einer zeitgemäßen Programmiersprache (C#) zu implementieren und verschiedene Experimente durchzuführen. Das Modell kann Muster, welche es an Rezeptoren abliest, speichern. Unvollständige Muster können dabei gelernten Mustern zugeordnet und ergänzt werden. Diese Ergänzung funktioniert jedoch nur dann korrekt, wenn das unvollständige Muster einem gelernten eindeutig zugeordnet werden kann. Diesem Problem mit unbekannten, unvollständigen Mustern soll in der Arbeit besondere Aufmerksamkeit geschenkt werden.