1. Algorithmen der adaptiven Resonanztheorie. - 1. 1 Einleitung. - 1. 2 ART1. - 1. 3 ARTMAP. - 1. 4 Fuzzy-ART. - 1. 5 Fuzzy-ARTMAP. - 2. Ein VLSI-freundlicher ART1-Algorithmus. - 2. 1 Der modifizierte ART1-Algorithmus. - 2. 2 Funktionale Unterschiede zwischen ursprünglichem und modifiziertem Modell. - 3. Implementierung von ART1- und ARTMAP-VLSI-Schaltungen. - 3. 1 Einleitung. - 3. 2 Hardware-orientierte attraktive Eigenschaften des ART1-Algorithmus. - 3. 3 Beschreibung der Schaltung. - 3. 4 Modulares System: Erweiterbarkeit. - 3. 5 Implementierung von synaptischen Stromquellen. - 3. 6 Experimentelle Ergebnisse des ersten Prototyps. - 3. 7 Experimentelle Ergebnisse des zweiten Prototyps. - 4. Eine Multi-Chip-WTA-MAX-Schaltung im Strommodus. - 4. 1 Einleitung. - 4. 2 Funktionsprinzip. - 4. 3 Implementierung der Schaltung. - 4. 4 Systemstabilität Grobanalyse. - 4. 5 Feinanalyse der Systemstabilität. - 4. 6 Experimentelle Ergebnisse. - 5. Ein ART1/ARTMAP/Fuzzy-ART/Fuzzy-ARTMAP-Chip. - 5. 1 Die synaptische Zelle. - 5. 2 periphere Zellen. - 5. 3 Abschließende Bemerkungen. - 6. Analog lernen: Fuzzy Art Chips. - 6. 1 Einleitung. - 6. 2 Zusammenfassung des Fuzzy-ART-Algorithmus. - 6. 3 Fuzzy-ART-Chips im aktuellen Modus. - 6. 4 Fuzzy-ART/VQ-Chips. - 6. 5 Schlussfolgerungen. - 7. Einige potenzielle Anwendungen für Kunst-Mikrochips. - 7. 1 tragbares nicht-invasives Gerät zur Bestimmung der Konzentrationen biologischer Substanzen. - 7. 2 Klassifikator für Herzrhythmusstörungen für implantierbare Herzschrittmacher. - 7. 3 Fahrzeuginnenraumüberwachungsgerät für automatischen Alarm. - 7. 4 Abschließende Bemerkungen. -Anhänge. - A- MATLAB-Codes für Algorithmen der adaptiven Resonanztheorie. - A. 1 MATLAB-Codebeispiel für ART1. - A. 2 MATLAB-Codebeispiel für ARTMAP. - A. 3 MATLAB-Codebeispiel für Fuzzy-ART. - A. 4 MATLAB-Codebeispiel für fuzzy-ARTMAP. - A. 5 Zusatzfunktionen. - B- Rechnerische Äquivalenz des ursprünglichen ART1- und des modifizierten ART1m-Modells. - B. l Direkter Zugriff auf Teilmengen- und Obermengenmuster. - B. 2 DirectAccess durch perfekt gelernte Muster (Theorem 1 des ursprünglichen ART1). - B. 3 Stabile Entscheidungen in STM (Satz 2 des ursprünglichen ART1). - B. 4 Anfangsfilterwerte bestimmen die Suchreihenfolge (Satz 3 des ursprünglichen ART1). - B. 5 Lernen in einem einzigen Versuch (Theorem 4 des ursprünglichen ART1. - B. 6 Stabiles Kategorielernen (Theorem 5 des ursprünglichen ART1. - B. 7 Direkter Zugang nach dem Erlernen stabilisiert sich selbst (Theorem 6 des ursprünglichen ART1). - B. 8 Suchreihenfolge (Theorem 7 des ursprünglichen ART1). - B. 9 Verzerrung des Netzwerks hin zu nicht festgeschriebenen Knoten. - B. 10 Erweitern von Beweisen zu Fuzzy-ART. - B. 11 Bemerkungen. - C. - Systematische charakterisierung von Breiten- und längenabhängigen CMOS-Transistor-Mismatch-Charakterisierung. - C. 1 Mismatch-Charakterisierungschip. - C. 2 Extraktion von Mismatch-Parametern und statistische Charakterisierung. - C. 3 Ergebnisse der Charakterisierung. -Referenzen. Sprache: Englisch