@phdthesis{Ernst1999, author = {Ernst, Roman}, title = {Visuelle Mustererkennung und Parameterextraktion bei Drosophila melanogaster}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-1156}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {1999}, abstract = {In operanten Konditionierungsexperimenten im Flugsimulator werden vier Parameter gefunden die Drosophila melanogaster aus visuellen Mustern extrahieren kann: Musterfl{\"a}che, vertikale Position des Musterschwerpunkts, Verteiltheit und Musterausrichtung in horizontaler und vertikaler Richtung. Es ist nicht auszuschliessen, dass die Fliege weitere Musterparameter extrahieren kann. Spontane Musterpr{\"a}ferenzen und konditionierte Pr{\"a}ferenzen zeigen unterschiedliche Zusammenh{\"a}nge mit den Musterparametern. Aus r{\"a}umlich getrennten Musterelementen zusammengesetzte Muster werden von der Fliege wie ein Gesamtmuster behandelt. Retinaler Transfer wird auch bei der Pr{\"a}sentation von Mustern an zwei verschiedenen vertikalen Trainingspositionen nicht beobachtet. Muster werden generalisiert, wenn die Schwerpunkte korrespondierender Muster zwischen Training und Test ungef{\"a}hr an der gleichen Position liegen aber keine retinale {\"U}berlappung von Trainings- und Testmustern besteht. Retinotopie des Musterged{\"a}chtnisses liegt in diesem Fall nicht auf der Ebene der Bildpunkte, jedoch m{\"o}glicherweise auf der Ebene des Parameters 'Musterschwerpunkt' vor. Fliegen k{\"o}nnen nicht trainiert werden bestimmte Musterpaare zu diskriminieren die sich nur durch die vertikale Position ihres Musterschwerpunktes unterscheiden. Dennoch bevorzugen sie beim Lerntest mit anderen Mustern mit korrespondierenden Schwerpunktspositionen die zuvor nicht bestrafte Schwerpunktsposition. F{\"u}r die Modellierung der Extraktion von Musterschwerpunkt und Musterfl{\"a}che wird ein einfaches k{\"u}nstliches neuronales Filter pr{\"a}sentiert, dessen Architektur auf einem Berechnungsalgorithmus f{\"u}r den gemeinsamen Schwerpunkt mehrerer Teilelemente beruht.}, subject = {Taufliege}, language = {de} }