Neuronales Netz

Es soll eine lernende Software erstellt werden, die Bilder verschiedener Formate nach einigen Bildparametern klassifiziert. Es soll nach hinreichend langem Lernen möglich sein, das die Software ein unbekanntes Bild einer gelernten Klasse zuordnen kann.
Diese Software soll mit Hilfe von Co-Occurence-Matrizen und Parametern aus dem Grauwerthistogramm einige Bildparameter berechnen. Anhand dieser Parameter soll die Zuordnung zu einer Klasse erfolgen.
Es soll mit dieser Software getestet werden, in wie weit sich zum Beispiel eine Klasse von Bildern aus dem Internet herausfiltern läßt.
Eine weiteres interessantes Einsatzgebiet könnte eine automatische Sortierung von Körpern anhand ihrer Oberflächenstruktur sein. In diesem Gebiet gibt es bereits positive Ergebnisse bei einer Klassifizierung mittels statistischer Methoden. Es soll mit der hier erstellten Software geprüft werden, in wie weit hier der neuronale Ansatz hinsichtlich einer erhöhten Fehlertoleranz und einfacheren Veränderbarkeit Vorteile hat.

Dieses Programm enstand im Rahmen der Vorlesung Neuro-Informatik bei Prof. Dr. von Goldammer an der FH-Dortmund.
Das Programm wurde für Java 1.2 (Platform 2) erstellt. Für die Ausführung von Neuro ist mindestens das Java Runtime Enviroment 1.2 von Sun notwendig. Nachdem entpacken der Datei neuro.zip wird das Programm mit java.exe de.us.bb_nn.ui.Main oder mit der Batchdatei run.bat gestartet.

Download

Neuro Version 1.0 inkl. Source
Dokumentation als PDF-Datei
UML-Modell Das Modell wurde mit dem Case-Tool Rational Rose erstellt. Eine Demoversion von Rational Rose gibt es hier.

Was fehlt:

Englische Fassung
Anbindung und Auswahlmöglichkeit weiterer Netztypen
Fehlerkorrektur: Speichern/Laden eines Netzes

Literatur: Siehe Dokumentation