Filter für Distanzalgorithmen auf der Basis von Künstlichen Neuronalen Netzen

他说：“这是一项非常重要的工作。”他说：“我的理想是在我的脑海里，而不是我。我不知道该怎么做，我不知道该怎么做。我的名字是notwendig and zweckmäçig，wenn die geessenen Eingangssignale Verfälscht sind，z.b.duch Oberschwingungen，Gleichstromglieder，lichtbögen and Wandlerättigung。这是，在KNN，das auf den RaDialen BasisFunktionen RBF aufgebaut ist，所以zu trainieren，dass es es ein Filter wirkt，das die konvenonell be ecechnete Impeanz veressert.

Mit einer neuen Struktur von Neuronalen Netzen wird erwartet, dass auf dem Gebiet Distanzbestimmung Fortschritte zu erzielen sind. Die Idee hierzu kam in einem anderen DFG-Vorhaben. Hiernach wird ein KNN nicht benutzt, um die Impedanz zu bestimmen, sondern nur, um die Impedanz, die als Ergebnis eines konventionellen Algorithmus zur Verfügung steht, zu verbessern. Dies ist notwendig und zweckmäßig, wenn die gemessenen Eingangssignale verfälscht sind, z. B. durch Oberschwingungen, Gleichstromglieder, Lichtbögen und Wandlersättigung. Ziel ist es, ein KNN, das auf den Radialen Basisfunktionen RBF aufgebaut ist, so zu trainieren, dass es wie ein Filter wirkt, das die konventionell berechnete Impedanz verbessert.