Soft-Computing
mit Neuronalen Netzen, Fuzzy-Logic und Evolutionären Algorithmen
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Beschreibung
Neuronale Netze sind parallele datenverarbeitende Strukturen, die sich selbst verändern können. Mittels dieser Fähigkeit versucht ein Neuronales Netz ein durch Trainingsbeispiele vorgegebenes Ein- und Ausgabeverhalten nachzuahmen und Interpolationseigenschaften zu entwickeln.
Fuzzy-Logic ist eine Erweiterung der klassischen Logik in dem Sinne, dass sie statt zwei Werten sämtliche Wert aus dem Intervall [0,1] als Wahrheitswerte zulässt. Mit solchen Fuzzy-Werten können vage oder unsichere Daten aus der realen Welt, wie z.B. die linguistischen Terme kurz oder leicht, einfach und zutreffend modelliert werden.
Der Autor gibt eine grundlegende und umfassende Einführung in die Theorie und Praxis der natürlichen Informationsverarbeitung, der Künstlichen Neuronalen Netze, der Fuzzy-Logic und der Genetischen Algorithmen sowie der Kombination der letzten drei genannten Gebiete zu komplexeren Modellen des Soft-Computing .
Neben theoretischen Grundlagen werden auch praktische Anwendungen, wie z.B. die Optimierung von Fuzzy-Controllern mithilfe von Neuronalen Netzen, beschrieben.
Das Buch ist hervorragend zum Selbststudium geeignet und kann als Begleittext zu einschlägigen Lehrveranstaltungen genutzt werden. In Ergänzung zum Buch stehen auf der Web-Seite des Autors interaktive Simulationsprogramme sowie Übungsaufgaben zur Verfügung:
http://wwwmath.uni-muenster.de/math/inst/info/Professoren/Lippe/
Neuronale Netze sind parallele datenverarbeitende Strukturen, die sich selbst verändern können. Mittels dieser Fähigkeit versucht ein Neuronales Netz ein durch Trainingsbeispiele vorgegebenes Ein- und Ausgabeverhalten nachzuahmen und Interpolationseigenschaften zu entwickeln.
Fuzzy-Logic ist eine Erweiterung der klassischen Logik in dem Sinne, dass sie statt zwei Werten sämtliche Werte aus aus dem Intervall [0,1] als Wahrheitswerte zulässt. Mit solchen Fuzzy-Werten können vage oder unsichere Daten aus der realen Welt, wie z.B. die linguistischen Terme kurz oder leicht, einfach und zutreffend modelliert werden.
Der Autor gibt eine umfassende Einführung in die Theorie und Praxis der natürlichen Informationsverarbeitung, der künstlichen Neuronalen Netze, der Fuzzy-Logic und der genetischen Algorithmen sowie der Kombination der letzten drei genannten Gebiete zu komplexeren Modellen des Soft-Computing .
Zudem werden praktische Anwendungen wie die Optimierung von Fuzzy-Controllern mittels Neuronaler Netze beschrieben.
Umfassende Einführung in die Theorie und Praxis des Soft-Computings Enthält reichhaltiges Bildmaterial zur Veranschaulichung natürlicher Informationsverarbeitung Durch die besondere didaktische Aufbereitung des Textes ideal für Lehramtsstudierende geeignet Interaktive Simulationsprogramme sind über die Homepage des Autors verfügbar Includes supplementary material: sn.pub/extras
Neuronale Netze sind parallele datenverarbeitende Strukturen, die sich selbst verändern können, um ein vorgegebenes Ein- und Ausgabeverhalten nachzuahmen. Fuzzy-Logic ist eine Erweiterung der klassischer Logik in dem Sinne, dass sie statt zwei Werten sämtliche Werte aus dem Intervall [0,1] als Wahrheitswerte zulässt. Mit solchen Fuzzy-Werten können vage oder unsichere Daten aus der realen Welt modelliert werden.
Der Autor gibt eine umfassende Einführung in die Theorie und Praxis der natürlichen Informationsverarbeitung, der Künstlichen Neuronalen Netze, der Fuzzy-Logic und der Genetischen Algorithmen sowie der Kombination der letzten drei genannten Gebiete zu komplexeren Modellen des Soft-Computing.
Autor*in
Wolfram-Manfred Lippe
Themen in »Soft-Computing«
Algorithmen Augmented Reality Fuzzy Fuzzy-System Logik Optimierung Steuerung genetische Algorithmen