@article{DiazSchmadlSchuttetal.2000,
  author    = {Diaz, Gerardo and Schmadl, Josef and Schutt, Thomas and Sen, Mihir},
  title     = {Modellierung des W{\"a}rme{\"u}bergangs beim Blasensieden in freier Konvektion mit k{\"u}nstlichen neuronalen Netzen : Teil I ; Literatur{\"u}bersicht},
  journal   = {Wissenschaftliche Beitr{\"a}ge 2/2000},
  volume    = {5},
  number    = {2},
  issn      = {0949-8214},
  doi       = {10.15771/0949-8214_2000_2_5},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-7034},
  institution = {Fachbereich Ingenieurwesen / Wirtschaftsingenieurwesen (bis 8/2014)},
  pages     = {30 -- 35},
  year      = {2000},
  abstract  = {Ein k{\"u}nstliches neuronales Netz (KNN) ist dem biologischen neuronalen Netz, wie es z. B. im menschlichen Gehirn vorliegt, nachempfunden. Dieses besteht aus 10^10 bis 10^11 Nervenzellen (Neuronen), wobei jeweils eine mit 10^3 bis 10^4 anderen Zellen verbunden ist. Eine Zelle besteht u. a. aus dem Zellk{\"o}rper mit Zellkern, Dendriten und Synapsen. {\"U}ber die Dendriten erh{\"a}lt die Zelle elektrische Impulse, die im Zellkern aufsummiert werden. Wird ein Schwellwert (engl. bias) {\"u}berschritten, so wird ein Signal {\"u}ber die Synapsen an andere Neuronen gesendet. Analog enth{\"a}lt ein KNN „k{\"u}nstliche", formal-mathematische Neuronen, die in Schichten (engl. layer) angeordnet und {\"u}ber Synapsen nach bestimmten Regeln miteinander verkn{\"u}pft sind. Durch die Vielzahl von Verkn{\"u}pfungsm{\"o}glichkeiten ergeben sich eine Vielzahl von KNN-Typen und -Anwendungen. In dieser Arbeit werden das Funktionsprinzip des formalen Neurons, wichtige Netztypen und KNN-Anwendungen in der W{\"a}rme{\"u}bertragung besprochen.},
  language  = {de}
}