Sprungmarken

Servicenavigation

Hauptnavigation

Sie sind hier:

Hauptinhalt

Verfahren der Musterklassifikation

Ein wichtiges Forschungsgebiet im Bereich der Musterklassifikation sind teilüberwachte Klassifikationsverfahren, die die Erkennungsleistung eines bestehenden Klassifikationssystems hinsichtlich neuer Musterklassen oder neuer Ausprägungen bekannter Musterklassen selbsttätig erweitern. Hierzu werden geeignete Maße identifiziert, die die Zuverlässigkeit der Ausgabe des Klassifikators für neue Lernbeispiele bewerten und anhanddessen darüber entscheiden, ob ein neues Lernbeispiel mit seinem vom Klassifikator automatisch generierten Klassenlabel in den Lerndatensatz übernommen wird oder nicht. Unterstützend können in diesem Kontext auch synthetische Lernbeispiele eingesetzt werden. Anwendungen von selbstlernenden Klassifikationsverfahren ergeben sich immer dann, wenn sie unter komplexen und zeitlich veränderlichen Umgebungsbedingungen eingesetzt werden sollen.