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Autorenporträt
Prof. Dr. Rudolf Kruse ist Leiter des Lehrstuhls für Neuro-Fuzzy-Systeme an der Universität Magdeburg.
Prof. Dr. Frank Klawonn ist an der FH Braunschweig (Bereich Data Mining, Fuzzy-Systeme, neuronale Netze und evolutionäre Algorithmen) tätig.
Inhaltsangabe
1 Einleitung.- 1.1 Fuzzy-Systeme.- 1.2 Modellierung vager, impräziser und unsicherer Informationen.- 1.3 Zu diesem Buch.- 2 Grundlagen der Theorie der Fuzzy-Mengen.- 2.1 Fuzzy-Mengen: Eine motivierende Einführung.- 2.2 Einfache Repräsentationsformen für Fuzzy-Mengen.- 2.3 Verknüpfungen von Fuzzy-Mengen.- 2.4 Das Extensionsprinzip.- 2.5 Effizientes Operieren auf Fuzzy-Mengen.- 2.6 Zur Semantik von Fuzzy-Mengen.- 2.7 Fuzzy-Logik.- 2.8 Ergänzende Bemerkungen und Quellenangaben.- 3 Approximatives Schließen.- 3.1 Possibilitätsverteilungen und Unsicherheitsmaße.- 3.2 Konzeption eines Expertensystems für possibilistische Daten.- 3.3 Interpretation possibilistischer Inferenzregeln.- 3.4 Wissensrepräsentation und -propagation mit Hypergraphen.- 3.5 Logikbasierte Inferenzmechanismen.- 3.6 Ergänzende Bemerkungen und Quellenangaben.- 4 Fuzzy-Regelung.- 4.1 Kognitive versus klassische Modelle.- 4.2 Zwei Ansätze zur Fuzzy-Regelung.- 4.3 Entwurf und Optimierung von Fuzzy-Reglern.- 4.4 Fuzzy-Regelung auf der Basis von Gleichheitsrelationen.- 4.5 Fuzzy-Regelung und Relationalgleichungen.- 4.6 Ergänzende Bemerkungen und Quellenangaben.- Symbole.
1 Einleitung.- 1.1 Fuzzy-Systeme.- 1.2 Modellierung vager, impräziser und unsicherer Informationen.- 1.3 Zu diesem Buch.- 2 Grundlagen der Theorie der Fuzzy-Mengen.- 2.1 Fuzzy-Mengen: Eine motivierende Einführung.- 2.2 Einfache Repräsentationsformen für Fuzzy-Mengen.- 2.3 Verknüpfungen von Fuzzy-Mengen.- 2.4 Das Extensionsprinzip.- 2.5 Effizientes Operieren auf Fuzzy-Mengen.- 2.6 Zur Semantik von Fuzzy-Mengen.- 2.7 Fuzzy-Logik.- 2.8 Ergänzende Bemerkungen und Quellenangaben.- 3 Approximatives Schließen.- 3.1 Possibilitätsverteilungen und Unsicherheitsmaße.- 3.2 Konzeption eines Expertensystems für possibilistische Daten.- 3.3 Interpretation possibilistischer Inferenzregeln.- 3.4 Wissensrepräsentation und -propagation mit Hypergraphen.- 3.5 Logikbasierte Inferenzmechanismen.- 3.6 Ergänzende Bemerkungen und Quellenangaben.- 4 Fuzzy-Regelung.- 4.1 Kognitive versus klassische Modelle.- 4.2 Zwei Ansätze zur Fuzzy-Regelung.- 4.3 Entwurf und Optimierung von Fuzzy-Reglern.- 4.4 Fuzzy-Regelung auf der Basis von Gleichheitsrelationen.- 4.5 Fuzzy-Regelung und Relationalgleichungen.- 4.6 Ergänzende Bemerkungen und Quellenangaben.- Symbole.
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