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Wissensbasen organisieren

- Wissensbasen organisieren



Wissensbasis Organizer : By Hand
Verwaltung Ihrer Wissensbasen.
Tauschen Sie Ihre Wissensbasen aus mittels Import und Export.
Organisieren Sie Ihre Spektrendateien und Ihre Klassen. Fügen Sie zusätzliche, benutzerdefinierte Merkmale hinzu.
Organizer : By Directories Organizer : By Table
Einfaches importieren Ihrer Dateien per Drag & Drop. Nutzen Sie Ihre Tabelle, in der Sie die Dateien katalogisiert haben, für den Import.



Visualisierungen

- Visualisierungen



Visualization : Overlay Visualization : Stacked Classes
Darstellung mehrerer Spektren
(hier in einem Diagramm).
Klassenmittelwertskurven mit Standardabweichungen
(hier untereinander).
Visualization : 2.5D View Visualization : Gel View
2,5D Ansicht - Perspektivische Darstellung mehrerer Spektren in klasseneinheitlichen Farben. Darstellung der Spektren in einer Draufsicht - genannt "GelView".



Konfigurationen

- Konfigurationen



Configuration : Baseline
Konfigurieren Sie Ihre Vorverarbeitungsschritte -
Diese werden automatisch auf alle Spektren angewendet.



Lernprozess

- Lernprozess



Learning : Information Learning : Assignment Table
Informationen über Ihre Klassen und Spektren sowie den Zustand des Recognition Module übersichtlich dargestellt. "Auffällige" Spektren (Ausreißer) im Lernprozeß erkennen und genau untersuchen.
Learning : Class Table Learning : ROI Viewer
Die Klassentabelle zeigt, welche Klassen oft verwechselt werden. Darstellung der Spektralbereiche, die für die Unterscheidung Ihrer Klassen verwendet werden.



Erkennung

- Erkennung



Recognition : Unused Reference Spectra Recognition : Analysis and Retrieval
Klassifikation neuer, unbekannter Spektren oder Spektren, die vom Anlernprozeß ausgeschlossen wurden. Kontrolle der Ergebnisse und Suche nach ähnlichsten Vergleichsspektren mittels verschiedener Abstandsmaße.



Praxistest

- Praxistest



External Cross Validation : Block Overview External Cross Validation : Single Block Results
Die vollautomatische "Externe Kreuzvalidierung" simuliert die tatsächlichen Verhältnisse in der Praxis. Untersuchung eines Einzelblocks.
Auflistung der ermittelten relevanten Merkmale sowie der Vertrauenswerte für richtige und falsche Klassifikationen.

External Cross Validation : Feature Comparison
Vergleich der in den einzelnen Blöcken ermittelten relevanten Merkmale.



 
 

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