Künstliche Intelligenz Und Neurales Netzwerk - Nokta Makro Invenio Bedienungsanleitung

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND NEURALES NETZWERK
INVENIO ist der weltweit erste Metalldetektor mit künstlicher Intelligenz und künstlichem neuronalen
Netzwerk. Schauen wir uns zunächst an, was künstliche Intelligenz und künstliches neuronales Netzwerk
bedeuten:
Künstliche neuronale Netze sind Computerprogramme, die neue Informationen bilden und erzeugen
und Entscheidungsprozesse durchführen können, indem sie adaptive Lernalgorithmen mithilfe
neuronaler Empfänger verwenden, die die biologische neuronale Struktur des menschlichen Gehirns
nachahmen. Die technische Aufgabe des neuronalen Netzes besteht darin, eine Ausgabe als
Gegenleistung für die Eingabedaten zu erzeugen. Damit das Netzwerk dies tun kann, wird das
Netzwerk mit bestimmten Beispielen trainiert. Danach erreicht das Netzwerk die Ebene umfassender
Verallgemeinerungen und Entscheidungen. Dann bestimmt das Netzwerk die Ausgabe mit der
gewonnenen Fähigkeit.
Das künstliche neuronale Netzwerk ermöglicht es dem Gerät, überlegene Formextraktionen sowie
Tiefenanzeigen bereitzustellen, indem adaptive Lernalgorithmen verwendet werden. Mit anderen
Worten, Ihr Gerät ist ein Lerndetektor. Je mehr Sie es trainieren, desto bessere Objektformen werden
innerhalb der Zeit bereitgestellt.
WICHTIG! Das neuronale Netzwerk ist nur im Basis- und Expertenmodus vorhanden.
Die Hauptschritte beim Trainieren des Detektors mit einem neuronalen Netzwerk sind wie folgt:
Während des Trainings sollte sich das 3D-Diagramm idealerweise in der Draufsicht befinden.
1. Sobald Sie ein Objekt erkannt und ausgegraben haben, müssen Sie das Objekt mit der Form
und dem Signalprozess vergleichen, die vom Gerät bereitgestellt werden.
2. Beim Durchführen eines Scans über dem erkannten Objekt zeigt das Gerät automatisch die
Objektform an, die in der Signalverarbeitungsebene 4 oder 5 erhalten wurde. Diese 2 Ebenen
sind die trainierbaren Ebenen des neuronalen Netzwerks.
3. Vergleichen Sie zunächst das Objekt mit den Formen in der 4. und 5. Ebene. Überprüfen
Sie dann die Form in der 3. Signalprozessstufe. Die 3. Stufe ist die Stufe, die
standardmäßig künstliche Intelligenz verwendet.
4. Wenn die Form in der 3. Ebene dem tatsächlichen Objekt am meisten ähnelt, müssen Sie
den Detektor nicht trainieren.
5. Wenn andererseits eine der Formen in der 4. und 5. Ebene dem Objekt
ähnlicher ist, müssen Sie den Detektor trainieren. Wählen Sie dazu zunächst
Stufe 4 oder 5 aus den Signalprozessstufen.
6. Drücken Sie dann die Abwärtstaste und wählen Sie das Objekt aus. Das Objekt wird
grün markiert.
7. Wählen Sie bei der Objektauswahl Lernen und drücken Sie die OK-Taste. Wenn der Vorgang
abgeschlossen ist, wird in dem kleinen Feld daneben ein Häkchen angezeigt. Das Drücken der
OK-Taste bei einem Häkchen bedeutet, dass die Daten erneut trainiert werden. Dies wird nicht
empfohlen.
WICHTIG! Wählen Sie bei mehreren Objekten '' Objekt '' aus den Optionen und wählen Sie das
gewünschte Objekt mit den rechten und linken Tasten. Bitte denken Sie daran, dass
verschiedene Objekte unterschiedliche Signalprozesspegel haben können.
HINWEIS: Sie können das Gerät auch später trainieren, indem Sie die gespeicherten Ergebnisbildschirme im
Archiv öffnen.
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