Ziessow, DieterSielaff, Marco2015-11-202001-01-152001-01-152001-01-15urn:nbn:de:kobv:83-opus-1400https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/535http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-238Das nichtlineare Übertragungsfunktional eines NMR-Spinsystems wird durch ein neuronales Netz approximiert (NN-NMR). Neue Netzwerktopologien und Trainingsalgorithmen werden auf ihre Tauglichkeit für die NN-NMR überprüft. Die Integration von bekannten 1D-Resonanzfrequenzen ins Netztraining erlaubt eine direkte Analyse von Spinkonnektivitäten in Form von Tabellenwerten. Mit Hilfe der NN-NMR können bereits während des Messprozesses Strukturisomere für eine gegebene Bruttoformel ausgeschlossen werden.The nonlinear transfer functional of a NMR spin system is approximated by a neural network (NN-NMR). New network topologies and training algorithms have been tested for their suitability in NN-NMR. The integration of known 1D resonance-frequencies in the network training allows direct analysis of spin connectivities in tabular form. With the help of NN-NMR it is possible to exclude structure isomers for a given chemical formula during the measuring process.de540 Chemie und zugeordnete WissenschaftenChemometrieNeuronales NetzNMRSignalanalyseSystemtheorieDoctoral Thesis