Fuzzy-Systeme

ISBN-13: 9783519121305 / Niemiecki / Miękka / 1995 / 276 str.

Frank Klawonn; Jorg Gebhardt; Rudolf Kruse

Spis treści

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.- 2.6.1 Interpretation vager Konzepte.- 2.6.2 Interpretation vager Umgebungen.- 2.7 Fuzzy-Logik.- 2.8 Ergänzende Bemerkungen und Quellenangaben.- 2.8.1 Historische Entwicklung: Fuzzy-Systeme.- 2.8.2 Fuzzy-Mengen und ihre Semantik.- 2.8.3 Akquisition von Zugehörigkeitsgraden.- 2.8.4 Fuzzy-Logik.- 2.8.5 Das SOLD-System — Eine Implementierung.- 2.8.6 Übungsaufgaben.- 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.- 3.5.1 Possibilistische Logik.- 3.5.2 Wahrheitsfunktionale Logiken.- 3.6 Ergänzende Bemerkungen und Quellenangaben.- 3.6.1 Historische Entwicklung: Approximatives Schließen.- 3.6.2 Possibilitätsverteilungen.- 3.6.3 Fuzzy-Maße.- 3.6.4 Erweiterungen logikbasierter Inferenzmechanismen.- 3.6.5 POSSINFER — Eine Implementierung.- 3.6.6 Übungsaufgaben.- 4 Fuzzy-Regelung.- 4.1 Kognitive versus klassische Modelle.- 4.2 Zwei Ansätze zur Fuzzy-Regelung.- 4.2.1 Der Ansatz von Mamdani.- 4.2.2 Der Ansatz von Takagi und Sugeno.- 4.3 Entwurf und Optimierung von Fuzzy-Reglern.- 4.3.1 Festlegung der Meß- und Stellgrößen.- 4.3.2 Die Wertebereiche für die Meß- und Stellgrößen.- 4.3.3 Partitionierungen der Wertebereiche.- 4.3.4 Die linguistischen Regeln.- 4.3.5 Auswertung der linguistischen Regeln.- 4.3.6 Die Wahl der Defuzzifikations-Strategie.- 4.3.7 Optimierung eines Fuzzy-Reglers.- 4.4 Fuzzy-Regelung auf der Basis von Gleichheitsrelationen.- 4.4.1 Gleichheitsrelationen als Grundlage der Fuzzy-Regelung.- 4.4.2 Interpretation eines Mamdani-Fuzzy-Reglers auf der Basis von Gleichheitsrelationen.- 4.5 Fuzzy-Regelung und Relationalgleichungen.- 4.6 Ergänzende Bemerkungen und Quellenangaben.- 4.6.1 Historische Entwicklung: Fuzzy-Regelung.- 4.6.2 Fuzzy-Regelungstechnik.- 4.6.3 Realisierung von Fuzzy-Reglern.- 4.6.4 Fuzzy-Regelung der Leerlaufdrehzahl eines PKW-Motors — Eine Implementierung.- 4.6.5 Übungsaufgaben.- Symbole.

O autorze

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.