Grundlage dieses Seminarthemas: D. F. Specht: A general regression neural network GRNN
Es gibt zwei Möglichkeiten ein sogenanntes GRNN herzuleiten, das eine Funktion mehrere Veränderlicher approximieren kann. Einerseits kann die Mittelpunktsformel so verallgemeinert werden, dass ein GRNN entsteht, andererseits kann wie im Paper von Specht die lineare Regression verallgemeinert werden.
Bei dieser Arbeits soll der Verfahrensweise von Specht näher untersucht werden. Insbesondere sollen verschiedene Funktionen mit einem GRNN approximiert werden. Als Anwendungsfall kann bei Interesse der Lückenersatz meteorologischer Klimadaten betrachtet werden.