Klassifikationsprozeß
Bei dem hier vorgestellten Erkennungsproblem handelt es sich um die Erkennung von Ultraschallsignalen, die aus Messungen über die Bindungsqualität in AluminiumUberlappverbindungen stammen. Der eingesetzte Klassifikator war ein neuronales Netzwerk (error-backpropagation). Zur Anwendung bei der Merkmalsextraktion kamen zwei Verfahren: 1. ein Jack-Knife-Test im leave-one-out-Verfahren und 2. das Netzwerkpruning (eingesetzte Verfahren: Magnitude based Pruning und Skeletonization). Beide Verfahren sollten den Input für den Klassifikator derart aufbereiten, daß möglichst hohe Erkennungsraten mit dem neuronalen Netzwerk erzielt werden. Das Einsatz des Netzwerkprunings bei der Merkmalsextraktion und dessen Auswirkung bei der Klassifikation wurden bisher noch nicht im Bereich der zerstörungsfreien Prüfung untersucht.