ZUSAMMENFASSUNG
Künstliche neuronale Netze sind Computersysteme, die sich von anderen Methoden zur Mustererkennung durch ihre Fähigkeit eine oder mehrere Zielvariable aus einem Satz von Eingangsvariablen zu "lernen". DieseSysteme lernen durch selbstständige Anpassung eines Satzes von Parametern, um die Abweichung zwischen der gewünschten Ausgabe und der Ausgabe des Netzwerks zu minimieren.
Um das Potential künstlicher neuronaler Netzwerke für Vorhersagen von paläozeanographischen Parametern aus derrelativen Häufigkeit von kalkigem Nannoplankton zu untersuchen, haben wir Literaturdaten analysiert, (1) der Vorhersage von Meeres Oberflächentemperaturen aus Proben vor Süd-Kalifornien und (2) die Vorhersage von Sauerstoff-Isotopenwerten in einem Kern aus dem Quartär desöstlichen Mittelmeeres.
Wir haben ein Backpropagation Netz eingesetzt, um die Fähigkeit desNetzes zu erheben, Temperaturen und Sauerstoff Isotopenwerte vorher zu sagen. Jeder der Datensätze wurde in fünf zufällig zusammengestellte Trainings- und Testdatensätze geteilt, um die Stabilität derAbweichungsraten zu schätzen. Für die Proben von der Bucht von Kalifornien erhielten wir einen durchschnittlichen "Root-Mean-Square-Error der Vorhersage (RMSEP) in den Testsätzen von 0.68, wasimpliziert, dass eine unbekannte Temperatur mit einer Genauigkeit von 0.68 Grad Celsius bestimmt werden kann. Für die Mittelmeer-Proben war der durchschnittliche RMSEP in den testdaten 0.64, also konnte ein unbekannter Sauerstoff-Isotopenwert mit einer Genauigkeit von plus/minus 0.64 Promille (PDB) vorhergesagt werden.
Methoden mit künstlichen neuronalen Netzen können als ergänzendes Werkzeug zu mehr konventionellen Ansätzen für die paläozeanographische Datenanalyse betrachtet werden. Solche Methoden haben grosses Potential für die Vorhersage von verschiedenartigen Variablen aus paläontologischen Daten.
Marco Pozzi. Dipartimento di Scienze della Terra, Università di Firenze, via La Pira 4, 50121 Firenze, Italy.
Björn A. Malmgren. Department of Earth Sciences-Marine Geology, Earth Sciences Centre, University of Göteborg, Box 460, SE-405 30 Göteborg, Sweden.
Simonetta Monechi. Dipartimento di Scienze della Terra, Università di Firenze, via La Pira 4, 50121 Firenze, Italy.
Translation: Dr. Heinz Hilbrecht, Le-Croisic-Str. 21/2, D-79725 Laufenburg, Germany.