Fuzzy Logik. Ein kurzer Überblick

ISBN-13: 9783638925150 / Niemiecki / Miękka / 2008 / 40 str.

Sven Schaumann

Opis

Studienarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Elektrotechnik, Note: 1.0, Hochschule fur Technik und Wirtschaft Berlin, 9 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Eine prazise und vollstandige Systemmodellierung ist heutzutage in vielen Anwendungsfallen nicht praktikabel bzw. sogar unmoglich. Daher gibt es in der klassischen Regelungstechnik bei dem Entwurf und der Anpassung von Reglern oft mathematische Modelle der Regelstrecke. Wenn eine schnelle und kostengunstige Losung angestrebt wird, hat sich schon seit einiger Zeit der Einsatz unscharfer, qualitativer Methoden bewahrt. Damit hat man die Moglichkeit eine oftmals teure und langwierige Ent-wicklung eines Modells zu umgehen. Oft sind diese entwickelten Losungen sogar robuster und besser als die mit erheblich hoherem Aufwand entwickelte klassische Variante ( 1], S. 118). Die Grundidee der Fuzzy-Logik liegt in der Formalisierung menschlichen Problemwissens. Dieses kann von Experten bereitgestellt oder aber vom Entwickler des Systems in einer unscharfen (vagen) Form formuliert werden. Daher auch der Name Fuzzy-Logik (englisch: fuzzy = unscharf). Es handelt sich hierbei um eine Modellierungstechnik, bei der die menschliche Fahigkeit, Sachverhalte auf einer verhaltensorientierten Ebene zu erfassen, die Grundlage bildet. Somit ist es moglich sich Handlungs-wissen nutzbar zu machen, z.B. in Form von Verhaltensregeln ( 2], S. 5). Im optimalen Fall konnte ein solches System die Leistungsfahigkeit der Person, bzw. der Gruppe von Personen, erreichen, die das entsprechende Wissen zu Verfugung gestellt haben ( 1], S. 118). Die Anwendungsgebiete der Fuzzy Logik sind sehr differenziert, z.B. in der Technik, der Medizin, den Wirtschaftswissenschaften, der Physik oder der Mathematik. Dabei geht es in den verschiedenen Bereichen um Anwendungsfelder wie z.B.: -Kontrollaufgaben, z.B. Regelungstechnik (fuzzy control) -Klassifizierung und Kategorisierung -Entscheidungsfindung -Optimierung -Mustererkennung -S