Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen bei der Auswertung von Deformationsmessungen

Boris Resnik

Während die typischen Überwachungsmessungen inzwischen einen sehr hohen Automatisierungsgrad aufweisen, bleibt die Interpretation der Ergebnisse weitgehend den Experten überlassen. Soll auch dieser Schritt einen gewissen Automatisierungsgrad erreichen, z. B. aufgrund der Notwendigkeit, die Situation praktisch in Echtzeit zu analysieren, ist es erforderlich, das Expertenwissen in ein computergesteuertes Beurteilungssystem umzuwandeln. Dies stellt prinzipiell eine typische Aufgabe der Künstlichen Intelligenz (KI) bzw. der künstlichen neuronalen Netze (KNN) dar, die inzwischen in vielen Geo-Anwendungen von der Navigation bis zur Fernerkundung zu finden sind und für eine Anwendung im Rahmen eines Überwachungssystems eine fachbezogene Anpassung erfordern. Für das Lösen solcher Aufgaben wurden vom Autor in den letzten Jahren unterschiedliche mathematische Algorithmen umgesetzt und bei der praktischen Anwendung von Multisensorsystemen bei den routinemäßigen Monitoringaufgaben getestet.<br/>Schlüsselwörter: Monitoring, Mustererkennung, Künstliche Intelligenz (KI), künstliches neuronales Netz (KNN)

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