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Systematische Merkmalsbewertung in komplexen Ultraschallsignalen mit Lernmaschinen

  • HAUPTBEITRAG
  • SYSTEMATISCHE MERKMALSBEWERTUNG
  • Published:
Informatik-Spektrum Aims and scope

Zusammenfassung

Fledermäuse können anhand von Ultraschallsignalen sehr komplexe Unterscheidungen treffen. Bisher ist es immer noch unklar, welche Signalmerkmale die Grundlage für die erstaunlichen Verhaltensleistungen dieser Tiere bilden. Anhand zweier Beispiele, der Bestimmung der Artzugehörigkeit einer Pflanze aus ihrem Ultraschallecho und der Erkennung eines Fledermaus-Individuums aus seinem Echoortungssignal, wird hier gezeigt, dass moderne Methoden des maschinellen Lernens zu neuartigen und z. T. überraschenden Erkenntnissen in dieser Frage führen können. Die eingesetzten Lernmaschinen überprüfen dabei systematisch eine große Anzahl möglicher Merkmale und bewerten sie anhand ihrer Wichtigkeit für die Unterscheidungsaufgabe.

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Authors and Affiliations

  1. Institut für optische Systeme, Hochschule Konstanz für Technik, Wirtschaft und Gestaltung, Brauneggerstr. 55, 78462, Konstanz, Deutschland

    Matthias O. Franz

  2. Lehrstuhl für Tierphysiologie, Institut für Zoologie, Universität Tübingen, Auf der Morgenstelle 28, 72076, Tübingen, Deutschland

    Yossi Yovel, Mariana Laura Melcón, Peter Stilz & Hans-Ulrich Schnitzler

  3. Department of Zoology, Faculty of Life Science, Tel-Aviv University, Tel-Aviv, 69978, Israel

    Yossi Yovel

  4. Marine Physical Laboratory, Scripps Institution of Oceanography, University of California San Diego, 9500 Gilman Dr., La Jolla, CA, 92093-0205, USA

    Mariana Laura Melcón

Authors
  1. Matthias O. Franz
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  2. Yossi Yovel
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  3. Mariana Laura Melcón
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  4. Peter Stilz
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  5. Hans-Ulrich Schnitzler
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Franz, M., Yovel, Y., Melcón, M. et al. Systematische Merkmalsbewertung in komplexen Ultraschallsignalen mit Lernmaschinen. Informatik Spektrum 35, 348–353 (2012). https://doi.org/10.1007/s00287-011-0557-4

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/s00287-011-0557-4

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