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Die Erfindung betrifft das Gebiet
von automatischen Kochvorrichtungen für Öfen. Die Erfindung ist bevorzugt
auf herkömmliche Öfen anzuwenden.
Die Aufgabe von automatischen Kochvorrichtungen liegt darin, dem
Benutzer das Leben so leicht wie möglich zu machen, wobei ihm
auch das bestmögliche Kochresultat
garantiert wird.
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Dazu gibt es im Stand der Technik
verschiedene Vorrichtungen. Diese Vorrichtungen führen im allgemeinen
mehrere physikalische Messungen im Hohlraum des Ofens durch und
wenden dann eine Reihe von empirischen Regeln an, z. B. auf der
Basis der Fuzzy-Logik, um den Kochvorgang ohne Eingreifen des Benutzers
zu regeln. Diese Vorrichtung haben den Nachteil, daß sie häufig die
automatische Messung des Gewichts des Nahrungsmittels erfordern,
das in dem Hohlraum des Ofens liegt, was kostspielig und schwierig
durchzuführen
ist. Ferner haben sie den Nachteil, daß sie entweder nicht sehr wirksam
sind, da die Erstellung der empirischen Regeln unbequem ist, oder
daß sie
einen Eingriff des Benutzers erfordern, um eine bestimmte Anzahl
von Parametern zu liefern, was im Ergebnis zu einem unzureichend
automatisierten Kochvorgang führt
und ein zu starkes Eingreifendes Benutzers erfordert.
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Im Stand der Technik gibt es auch
bestimmte Vorrichtungen, die ein Netzwerk von Neuronen verwenden,
um bestimmte, schwer zugängliche
Parameter wie die Temperatur im Zentrum des Nahrungsmittels während des
Garens auszuwerten. Die Schätzung
dieses Typs von Parametern durch ein Netzwerk von Neuronen reicht über einen
weiten Bereich von Nahrungsmitteln nicht aus, um ein gutes Kochergebnis
zu erzielen, wie bei der Vorrichtung nach der EP-A-529644, die die
Merkmale des Oberbegriffs von Anspruch 1 offenbart.
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Die Aufgabe der Erfindung liegt darin,
eine Vorrichtung vorzuschlagen, die auf der Verwendung eines Netzwerks
von Neuronen basiert, womit kein System von empirischen Regeln erstellt
werden muß,
die im übrigen
mühsam
zu entwerfen sind und nicht an die Kochoperation angepaßt sind.
Die Vorrichtung nach der Erfindung verwendet bevorzugt nur zwei
physikalische Maße,
die in dem Hohlraum herrschende Temperatur und die von dem Nahrungsmittel
im Laufe des Kochvorgangs abgegebene Feuchtigkeit, womit keine komplizierten
Wägeeinrichtungen erforderlich
sind. Sie ist eine sehr automatisierte Vorrichtung, denn die einzige
Information, die vom Benutzer gefordert wird, ist der Gerichtetyp;
keinerlei weitere Informationen sind nötig, damit der Kochvorgang
gut abläuft;
der Benutzer muß sich
also keine große
Mühe geben.
Der Gerichtetyp entspricht der Beschaffenheit des Nahrungsmittels,
beispielsweise "Hähnchen"
oder "Torte".
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Erfindungsgemäß ist eine automatische Kochvorrichtung
mit einem Ofen, mindestens einem Temperatursensor, der die Temperatur
im Hohlraum des Ofens mißt,
mindestens einem Feuchtigkeitssensor, der die Feuchtigkeit im Hohlraum
des Ofens mißt,
einem Netzwerk von Neuronen und Auswahlmitteln vorgesehen, welchen
der Benutzer eine bestimmte Information für einen gegebenen Typ von Gerichten
liefert, dadurch gekennzeichnet, daß die Vorrichtung auch Mittel
aufweist, um dem Netzwerk von Neuronen einen Satz von Gewichtungen
der Verbindungen zwischen den Neuronen zuzuordnen, wobei der Satz
dem Gerichtetyp angepaßt
ist, Garmittel, die einen Garmodus auslösen, der dem Gerichtetyp angepaßt ist,
Extrahierungsmittel, die eine Gruppe von Parametern aufgrund der
vom Temperatursensor und vom Feuchtigkeitssensor durchgeführten Messungen
extrahieren, daß das
Netzwerk von Neuronen ausgehend von der Parametergruppe eine verbleibende
Garzeit schätzt,
und daß die
Garmittel die verbleibende Garzeit als offene Schleife ausführen.
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Die Erfindung ist besser zu verstehen,
und weitere Merkmale und Vorteile ergeben sich mit Hilfe der folgenden
Beschreibung und der beigefügten Zeichnungen
als nicht einschränkende
Beispiele; darin zeigen:
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1 schematisch
eine automatische Kochvorrichtung nach der Erfindung;
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2A schematisch
eine Draufsicht einer Luftführung
einer automatischen Kochvorrichtung nach der Erfindung; und
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2B schematisch
eine Seitenansicht einer Luftführung
einer automatischen Kochvorrichtung nach der Erfindung.
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1 stellt
schematisch eine automatische Kochvorrichtung nach der Erfindung
dar. Die Pfeile stellen den Datentransfer zwischen den verschiedenen
Teilen der Vorrichtung dar, die Buchstaben oder Buchstabengruppen
in der Nähe
der Pfeile stellen symbolisch die übertragenen Daten dar. Diese
Vorrichtung weist einen Ofenhohlraum 10, mindestens einen
Temperatursensor 11, mindestens einen Feuchtigkeitssensor 12 und
Garmittel 13 auf. Das Gericht 14 wird zum Kochen
in den Hohlraum 10 eingebracht. Während der Garoperation ermöglicht der Temperatursensor 11 die
Messung der Temperatur T in dem Hohlraum 10, und der Feuchtigkeitssensor
ermöglicht
die Messung der Feuchtigkeit H in dem Hohlraum 10. Die
Sensoren 11 und 12 können in dem Hohlraum 10 liegen,
aber das ist nicht obligatorisch. Bei einer bevorzugten Ausführungsform
der Erfindung mit einem Temperatursensor 11 und zwei Feuchtigkeitssensoren 12 liegt
der Temperatursensor 11 in dem Hohlraum 10, während die
beiden Feuchtigkeitssensoren in einer Luftführung liegen, die in 2 dargestellt ist und den Hohlraum 10 mit dem
Außenmilieu
verbindet und die Ventilation des Hohlraums 10 ermöglicht.
Die Vorrichtung kann andere Typen von Sensoren aufweisen, aber diese
reichen aus. Die Vorrichtung weist auch Garmittel 13 auf,
die gewöhnlich
Heizelemente aufweisen, die in der Figur nicht dargestellt sind.
Die Heizelemente können
beispielsweise Elemente sein, die über den Boden heizen, d. h. über die
Unterseite des Hohlraums 10, oder über den Grill, d. h. über die
Oberseite des Hohlraums 10, oder aber Heizelemente, die um
ein Ventilationssystem des Hohlraums 10 angeordnet sind,
oder ferner eine Kombination aus den obengenannten Heizelementen.
Die Garmittel 13 ermöglichen,
daß der
Hohlraum 10 geheizt wird und das Gericht 14 über Heizmittel
gegart wird. Die Anschlüsse
der Elemente 11, 12 und 13 an den Hohlraum 10 sind
gestrichelt dargestellt. Die Vorrichtung weist auch Mittel 20 zur
Extrahierung von Parametern auf, die ausgehend von den Messungen,
die von dem Temperatursensor 11 und dem Feuchtigkeitssensor 12 durchgeführt werden,
eine Gruppe GP von Parametern erarbeiten, die weiter unten im einzelnen beschrieben
werden. Die Vorrichtung weist auch ein Netzwerk 30 von
Neuronen auf, das am Eingang die vorhergehende Gruppe GP von Parametern
empfängt
und am Ausgang an die Garmittel 13 eine verbleibende Garzeit
TCR liefert. Die Vorrichtung weist auch Auswahlmittel 40 auf,
durch welche der Benutzer 50 der Vorrichtung eine Information
FP für
einen Typ von Gerichten liefert, d. h., daß der Benutzer die Nahrungsmittelkategorie
angibt, zu der das zum Garen bestimmte Gericht 14 gehört. Die
Auswahlmittel 40 können
beispielsweise aus einer Tastatur oder einer Gruppe von Knöpfen bestehen,
wobei jeder Knopf einem Typ von Gerichten entspricht. Die Gerichtetypen
können
beispielsweise von der Art "Torte", "Hähnchen", "Suppe" oder andere
Typen sein, die je nach der speziell ins Auge gefaßten Anwendung
zu definieren sind. Die Typen FP von Gerichten sind bevorzugt so
gewählt,
daß die
Gerichte eines gleichen Typs hinsichtlich des Garens relativ homogene
Eigenschaften haben.
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Das Gericht 14 wird in den
Hohlraum 10 eingebracht. Die Information FP für einen
Typ von Gerichten wird von dem Benutzer 50 an die Auswahlmittel 40 geliefert.
Der Benutzer löst
die Garoperation bevorzugt aus, indem er auf einen Ein-/Aus-Knopf drückt. Die
Information FP wird von den Auswahlmitteln 40 zu den Garmitteln 13 übertragen.
Die Garmittel 13 lösen
einen Garmodus aus, der dem Gerichtetyp FP angepaßt ist;
z. B. wird für
einen Gerichtetyp "Torte" hauptsächlich
mit dem Bodenheizelement geheizt. Die Information FP wird von den
Auswahlmitteln 40 zu dem Netzwerk 30 von Neuronen übertragen.
Das Netzwerk 30 von Neuronen wird dann auf eine Weise konfiguriert,
die an den Gerichtetyp FP angepaßt ist, der bevorzugt homogen
ist. Ein zusätzlicher
Vorteil der Vorrichtung liegt darin, daß sie "virtuell" an einer gemeinsamen
Netzwerkstruktur mehrere einfache Netzwerke von Neuronen, die jeweils einem
Gerichtetyp FP angepaßt
sind, anstelle eines einzigen globalen Netzwerks aufweist, das komplexer
und/oder weniger wirkungsvoll wäre.
"Virtuell" bedeutet hier, daß sie
sich nur durch ihren Satz von Gewichtungen unterscheiden. Das Netzwerk 30 von Neuronen
weist mehrere aufeinanderfolgende Schichten von Neuronen 34 auf,
z. B. drei Schichten 31 bis 33 in 1. Die Neuronen 34 einer bestimmten
Schicht, z. B. der Schicht 32, sind mit den Neuronen 34 der
benachbarten Schicht durch Verbindungen 35 verbunden. Jeder
dieser Verbindungen 35 ist eine Gewichtung, d. h. ein Koeffizient,
zugeordnet, wobei die Gruppe dieser Gewichtungen einen Satz von
Gewichtungen bildet. Jedem Gerichtetyp FP entspricht ein Satz von
Gewichtungen. Im folgenden wird im einzelnen beschrieben, wie das
Netzwerk 30 von Neuronen aufgebaut ist. Ein an den Gerichtetyp FP
angepaßter
Satz von Gewichtungen ist dem Netzwerk 30 von Neuronen
zugeordnet, das demnach auf eine Weise konfiguriert ist, die dem
Gerichtetyp FP angepaßt
ist. Bevorzugt wird die Information FP auch an die Extrahierungsmittel 20 für Parameter
geliefert, die dann ebenfalls auf an den Gerichtetyp FP angepaßte Weise
konfiguriert sind.
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Während
des Garens führen
die beiden Sensoren 11 und 12 Messungen der Temperatur
bzw. der Feuchtigkeit durch. Die Messungen werden bevorzugt vom
Anfang des Garvorgangs ab durchgeführt. Ausgehend von diesen Messungen
extrahieren die Extrahierungsmittel 20 nach einer gewissen
Zeit, die bevorzugt von dem Gerichtetyp FP abhängt, eine Gruppe GP von Parametern,
die weiter unten im einzelnen beschrieben wird. Die Gruppe GP von
Parametern wird am Eingang des Netzwerks 30 von Neuronen
injiziert, d. h. an der Seite der Schicht 31. Das Netzwerk 30 von
Neuronen schätzt
ausgehend von der Gruppe GP von Parametern eine verbleibende Garzeit
TCR. Am Ausgang des Netzwerks 30 von Neuronen, d. h. an
der Seite der Schicht 33 wird eine verbleibende Garzeit
TCR geliefert. Die Zeit TCR wird zu den Garmitteln 13 übertragen,
die die verbleibende Garzeit TCR als offene Schleife ausführen. "Als
offene Schleife" bedeutet, daß die
Garmittel 13 ab dem Moment, zu dem die Zeit TCR zu ihnen übertragen
wurde, von dem Netzwerk 30 von Neuronen getrennt sind und
die verbleibende Garzeit TCR durchführen, ohne daß irgendeine
Modifizierung des Garmodus oder der Gardauer von dem Netzwerk 30 von
Neuronen bis zum Ende des Garvorgangs eingebracht wird. Selbstverständlich sind
die verschiedenen vorhergehenden Mittel funktionale Darstellungen,
und die Vorrichtung kann einen Mikroprozessor aufweisen, der die
Aufgabe hat, alle oder einen Teil der oben beschriebenen Operationen
durchzuführen oder
sie zu koordinieren. Weitere Verbindungen können herkömmlicherweise zwischen den
verschiedenen Mitteln der Vorrichtung bestehen, wie beispielsweise
zwischen dem Temperatursensor 11 und den Garmitteln 13,
wodurch die Garmittel 13 den Garvorgang kontrollieren können; sie
sind in 1 nicht dargestellt.
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Bei einer bevorzugten Ausführungsform
einer Vorrichtung nach der Erfindung besteht die Parametergruppe
aus der Anfangstemperatur Ti des Hohlraums 10, der Ableitung
dT der Temperatur des Hohlraums 10 in Bezug auf die Zeit,
dem vom Gericht zu einem ersten Zeitpunkt t1 abgegebenen
Wasseraustrag De und der vom Anfang des Garvorgangs bis zu einem
zweiten Zeitpunkt t2 abgegebenen Wassermenge
Qe. Die Anfangstemperatur des Hohlraums 10 ist die Temperatur,
die in dem Hohlraum 10 zu Beginn des Garvorgangs herrscht.
Die Ableitung dT ist die Steigung der Temperatur über einen
bestimmten Zeitraum, sie gibt die thermisch wirksame Masse des Gerichts 14 wieder,
wobei die thermisch wirksame Masse das Produkt aus Masse (oder Gewicht)
und Wärmekapazität ist; da
angenommen wird, daß sich im
Inneren einer gleichen Familie FP bzw. eines Typs von Gerichten
die Wärmekapazität unabhängig von dem
Gericht 14 entwickelt, hängt die Ableitung dT dann stark
von dem Gewicht des Gerichts 14 ab. Beispielsweise hängt innerhalb
der Gerichtefamilie "Hähnchen"
die Ableitung dT vor allem von dem Gewicht des Hähnchens ab. Der Parameter der
Ableitung dT ersetzt vorteilhaft die fehlende Gewichtsinformation
zu dem Gericht 14. Der Austrag De entspricht der in dem
Hohlraum zum Zeitpunkt t1 herrschenden Feuchtigkeit.
Die Menge Qe ist die vom Anfang des Garvorgangs bis zu einem Zeitpunkt
t2 abgegebene Wassermenge; Qe entspricht
also der Integration der in dem Hohlraum herrschenden Feuchtigkeit
im Zeitverlauf. Die Zeitpunkte t1 und t2 hängen
bevorzugt von dem Gerichtetyp FP ab, sie werden durch Realisierung
von Versuchen optimiert. Der Gerichtetyp FP ist folglich ein Datenwort,
das zu den Extrahierungsmitteln 20 zum Extrahieren der Gruppe
GP von Parametern übertragen
wird. Bevorzugt überdecken
sich diese Zeitpunkte t1 und t2,
wodurch die Operation der Extrahierung der Parameter vereinfacht
ist. Die Wahl dieser Parameter ergibt sich aus einer Qualitätsoptimierung
der Schätzung
des Netzwerks 30 von Neuronen in Bezug auf die Komplexität der Gruppe
GP von Parametern und der Struktur des Netzwerks 30 von
Neuronen.
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2A und 2B stellen schematisch eine Draufsicht
bzw. eine Seitenansicht einer Luftführung einer bevorzugten Ausführung einer
automatischen Kochvorrichtung nach der Erfindung. Die automatische
Kochvorrichtung verwendet eine bereits bestehende Luftführung 1 für Luftventilation
des Hohlraums des Ofens während
des Garvorgangs. Die Luftführung 1 liegt über der
Oberseite des Hohlraums, der in der Figur nicht dargestellt ist.
Die Führung 1 ermöglicht die
Ventilation des Hohlraums, indem sie mit Feuchtigkeit versetzte
Luft ausbringt, die von dem durch das Gericht während des Garvorgangs ausgetragenen
Wasser stammt. Die Luft, die den Hohlraum verläßt, strömt durch einen nicht dargestellten
Eingang der Führung 1,
bevor sie in der Führung 1 ankommt.
Zu der Garluft aus dem Hohlraum kommt in der Führung 1 Umgebungsluft
aus dem Außenbereich,
der in der Figur nicht dargestellt ist. Die durchgezogenen Pfeile
stellen die Zirkulation der Umgebungsluft dar, und die gestrichelt
verbundenen Dreiecke stellen die Zirkulation der Garluft dar. Auf
dem Weg der Luftzirkulation gibt es eine Zone 2, in welcher
eine Mischung aus Umgebunsluft und Garluft zirkuliert. Es gibt auch
eine Zone 5, in welcher nur Umgebungsluft strömt. Bei
einer bevorzugten Ausführung
nach der Erfindung weist die Vorrichtung einen ersten Feuchtigkeitssensor 3 auf,
der in der Zone 2 der Führung 1 angeordnet
ist. Der erste Sensor 3 ist einer viel weniger starken
Wärmebelastung unterworfen,
als wenn er in dem Hohlraum angeordnet wäre, womit die Verwendung eines
Feuchtigkeitssensors zugelassen ist, der nur geringe Wärmebelastungen
aushält.
Indessen mißt
dieser erste Sensor 3 die Feuchtigkeit, die in einem Gemisch
mit Garluft enthalten ist, sicher; aber auch Umgebungsluft, deren
Feuchtigkeit sich von derjenigen des Hohlraums unterscheidet. Zur
Korrektur dieses Einflusses der Feuchtigkeit des Außenbereichs
weist die Vorrichtung dann einen zweiten Feuchtigkeitssensor 6 auf, der
in der Zone 5 angeordnet ist und nur die Umgebungsfeuchtigkeit
mißt,
d. h. die Feuchtigkeit des Außenbereichs.
Die Kenntnis der von den beiden Sensoren 3 bzw. 6 gegebenen Informationen
ermöglicht der
Vorrichtung, wieder auf den Wert der in dem Hohlraum herrschenden
Feuchtigkeit zu kommen, d. h. auf den während des Garvorgangs von dem
Gericht abgegebenen Wasseraustrag. Die Zonen 2 und 5 sind
symbolisch dargestellt, wobei der genaue Umriß der Zonen komplexer ist und
die Grenze zwischen den Zonen nicht brutal ist.
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Da die Feuchtigkeitssensoren eine
Antwort haben können,
die von der Temperatur abhängt,
bei welcher sie ansprechen, weist die Vorrichtung vorteilhaft zwei
Hilfs-Temperatursensoren 4 und 7 auf, die in der
Nähe der
Feuchtigkeitssensoren 3 bzw. 6 nahe genug angeordnet
sind, damit die Temperaturdifferenzen zwischen dem Ort, wo ein Feuchtigkeitssensor
angeordnet ist, und dem Ort, wo der zugehörige Hilfs-Temperatursensor
angeordnet ist, unbedeutend sind. Die Informationen der Hilfssensoren 4 und 7 ermöglichen
dann der Vorrichtung, die Antwort der Feuchtigkeitssensoren 3 und 6 in
Abhängigkeit
von den Temperaturen zu modulieren, welchen die Feuchtigkeitssensoren 3 und 6 unterworfen
sind.
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Der Temperatursensor, der die Temperatur des
Hohlraums mißt,
ist vorteilhaft in dem Hohlraum angeordnet, er dient dann auch als
Sonde zum Regulieren der Temperatur für den Garvorgang. Der Ofen weist
bevorzugt ein Ventilationssystem auf, das ermöglicht, die Temperatur in dem
Hohlraum während des
Garvorgangs zu homogenisieren.
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Nun wird das Netzwerk von Neuronen
in 1 bei einer bevorzugten
Ausführungsform
im einzelnen beschrieben. Die Zahlen sind die gleichen wie in 1. Das Netzwerk 30 von
Neuronen 34 weist Neuronen 34 auf, die in mehreren
Schichten 31 bis 33 verteilt sind. Das Netzwerk
weist drei Schichten von Neuronen auf, die Eingangsschicht 31,
die Zwischenschicht 32 und die Ausgangsschicht 33.
Die Neuronen 34 sind untereinander durch Verbindungen 35 verbunden.
Es gibt eine Verbindung zwischen jedem Neuron der Eingangsschicht 31 und
jedem Neuron der Zwischenschicht 32 sowie zwischen jedem Neuron
der Zwischenschicht 32 und jedem Neuron der Ausgangsschicht 33.
Die Verbindungen 35 haben Gewichtungen. Die Neuronen der
Eingangsschicht 31 entsprechen den Parametern der Gruppe
GP von Parametern, ihre Anzahl beträgt also bevorzugt vier. Die
Ausgangsschicht 33 liefert einen einzigen Wert, die verbleibende
Garzeit TCR, sie ist also bevorzugt aus einem einzigen Neuron gebildet.
Jedes Neuron der Zwischenschicht 32 empfängt von
jedem der vier Neuronen der Eingangsschicht 31 ein Signal.
Das von einem Neuron na der Eingangsschicht 31 zu einem
Neuron nb der Zwischenschicht 32 abgegebene Signal entspricht
dem Wert des dem Neuron na zugewiesenen Parameters, der durch die
Gewichtung der zwischen den Neuronen na und nb bestehenden Verbindung
gewichtet ist. Das Neuron der Ausgangsschicht 33 empfängt seinerseits
und unter den gleichen Bedingungen Signale, die von den Neuronen der
Zwischenschicht 32 stammen, und von denen ausgehend es
ein Signal abgibt, das die geschätzte verbleibende
Garzeit darstellt.
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Wie oben erläutert entspricht jedem Gerichtetyp
FP ein Satz von Gewichtungen der Verbindungen zwischen Neuronen.
Diese Sätze
von Gewichtungen werden im Verlauf von Übungsphasen mit Hilfe eines
Kochexpertens an Beispielen bestimmt. Die Beispiele unterscheiden
sich sowohl durch Veränderungen
des Gerichts, das dabei in der gleichen Familie bleibt, als auch
z. B. durch Veränderungen
der Anfangstemperatur. Jeder Gewichtungssatz wird vorteilhaft auf
folgende Weise bestimmt. An einer Reihe von Beispielen, die zu einer
gleichen Familie von Gerichten gehören, wird der Vergleich zwischen
der von dem Kochexperten angegebenen Garzeit und der von dem Netzwerk
von Neuronen geschätzten
Garzeit durchgeführt,
man erhält
dann einen Fehler. Der Kochexperte schätzt die Garzeit auf der Grundlage seines
Gesichtssinns, seines Geruchssinns, seiner Erfahrung usw. Im Laufe
der Beispiele bemüht
sich das Netzwerk von Neuronen, durch "Rückfortpflanzung des Fehlergradienten"
seine Fehler durch eine statistische Methode zu korrigieren, die
die Konelationen zwischen den verschiedenen Beispielen sucht. Der
Satz von Gewichtungen, der erhalten wird, wenn die Fehler minimiert
sind, wird der Satz, der für
den entsprechenden Gerichtetyp für
die Garvorgänge beibehalten
wird, die dann von dem Benutzer ausgeführt werden. Wenn die Fehler
genug minimiert sind, heißt
das Netzwerk "konvergent". Da jeder Gerichtetyp einen spezifischen
Satz von Gewichtungen hat, lassen sich so an einer gemeinsamen Netzwerkstruktur
von Neuronen mehrere "virtuelle" Netzwerke von Neuronen definieren,
d. h. sie unterscheiden sich nur durch ihren Satz von Gewichtungen,
wobei jedes "virtuelle" Netzwerk von Neuronen angepaßt und damit
für einen
speziellen Gerichtetyp FP optimiert ist. Damit kann eine Netzwerkstruktur
von Neuronen erhalten werden, die gleichzeitig einfach und konvergent
ist.
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Jede Gerichtefamilie kann eine mehr
oder weniger große
Anzahl von Beispielen erfordern, je nachdem, ob die Familie "einfach"
oder "komplex" ist. Eine einfache Familie von Gerichten ist eine
Familie, deren verschiedene Elemente ein quasi identisches Verhalten
haben, und eine komplexe Familie von Gerichten ist eine Familie,
bei deren Elementen es größere Diskrepanzen
im Verhalten gibt. Damit das Netzwerk von Neuronen konvergiert,
muß die
Anzahl von Neuronen der Zwischenschicht groß genug sein. Aber wenn diese
Anzahl zur Größenordnung
der Anzahl von Beispielen pro Gerichtefamilie wird, die während der Übungsphasen
verwendet wurden, tendiert das Netzwerk dazu, "sich zu spezialisieren",
d. h. jedes Neuron der Zwischenschicht einem oder zwei Übungsbeispielen
zuzuordnen, und bei einem von dem Benutzer durchgeführten Garvorgang
schätzt das
Netzwerk von Neuronen eine fehlerhafte verbleibende Garzeit, wenn
das Gericht und die Garbedingungen nicht exakt einem der Beispiele
der Übungsphase
entsprechen. Dagegen muß das
Netzwerk von Neuronen verpflichtet werden, die Beispiele der Übungsphase
zu "generalisieren", indem ein Verhältnis zwischen der Anzahl von
Beispielen und der Anzahl von Neuronen der Zwischenschicht gewählt wird,
das groß genug
ist. Die Zwischenschicht weist bevorzugt sechs Neuronen auf, und
die Anzahl von Beispielen pro Gerichtefamilie während der Übungsphase liegt in der Größenordnung
von zwanzig.
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Die Vorrichtung nach der Erfindung
ist einfach und wirkungsvoll. Sie hat auch den Vorteil, daß sie entwickelbar
ist. Die Einführung
einer neuen Gerichtefamilie erfordert nämlich nur die Speicherung eines
neuen Satzes von Gewichtungen, die im Laufe einer zusätzlichen Übungsphase
an einigen Beispielen von Gerichten erhalten wurden, die zu der
neuen Familie gehören.
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Die Vorrichtung nach der Erfindung
kann auch die oben beschriebenen Mittel für relativ komplexe Gerichtefamilien
und andere, herkömmlichere Mittel
kombinieren, wobei z. B. Relationen, die direkt die verbleibende
Garzeit ausgehend von Messungen berechnen, die von den Temperatur-
und Feuchtigkeitssensoren durchgeführt wurde, für sehr einfache Gerichtefamilien
verwendet werden, d. h. solche, bei denen alle Elemente ein gleichförmiges Verhalten haben.