Emergent-adaptive Fuzzy-Systeme: Kombination konnektionistischer, evolutionärer und vager Kalküle im Kontext einer bionetisch-kognitiven Entscheidungsmethodik
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Frankfurt am Main [u.a.]
Lang
1997
|
| Series: | [Europäische Hochschulschriften / 5]
2032 |
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | XXIV, 474 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3631304544 |
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INHALTSUEBERSICHT
INHALTSVERZEICHNIS
.
XI
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
.XVII
TABELLENVERZEICHNIS
.XXIII
EINLEITUNG
.
1
TEIL
1:
SEMANTISCHER
LOCUS
.
11
1
BIO-LOGISCHER
KONTEXT
.
13
2
BIONETISCH-KOGNITIVE
ENTSCHEIDUNGSMETHODIK
.
75
TEIL
2:
SYNTAKTISCHER
FUNDUS
.
127
3
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
.
129
4
EVOLUTIONAERE
ALGORITHMEN
.
175
5
FUZZY-KALKUELE
.217
TEIL
3:
PRAGMATISCHER
MODUS
.
263
6
SELBSTORGANISIEREND-IERNENDES
UND
FUNKTIONS-ASSOZIATIVES
FUZZY-EVOLUTIONAERES
NEURO-SYSTEM
.
265
7
EVALUATIV-IERNENDES
UND
UMGEBUNGS-EXPLORATIVES
EVOLUTIONAERES
NEURO-FUZZY
SYSTEM
.
337
8
INSTRUKTIV-IERNENDES
UND
STRUKTUR-OPTIMIERENDES
EVOLUTIONAERES
FUZZY-NEURO-SYSTEM
.
385
FINALIS
.
419
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS
.
421
SYMBOLVERZEICHNIS
.
423
LITERATURVERZEICHNIS
.
429
SACHWORTVERZEICHNIS
.
455
INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT
.
VII
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
.
XVII
TABELLENVERZEICHNIS
.
XXIII
EINLEITUNG
.
1
TEIL
1:
SEMANTISCHER
LOCUS
.
11
1
BIO-LOGISCHER
KONTEXT
.
13
1.1
KONTEXTUALES
VADEMECUM
.
13
1.2
BIOPHYSIKALISCHE
MOTIVATIONSMOMENTE
.
16
1.2.1
NEURONALE
EMERGENZ
.
16
1.2.1.1
NEURONALE
FUNKTIONSEINHEITEN
.
16
1.2.1.2
LONENTHEORIE
DER
ERREGUNG
.
18
1.2.1.3
KORTIKALE
ORGANISATION
.
23
1.2.2
EVOLUTIONAERE
ADAPTION
.
25
1.2.2.1
KLASSISCHE
EVOLUTIONSTHEORIEN
.
25
1.2.2.2
MOLEKULARGENETIK
.
27
1.2.2.3
POPULATIONSGENETIK
.
34
1.2.3
QUANTENPHYSIKALISCHE
VAGHEIT
.
36
1.2.3.1
UNSCHAERFERELATIONEN
.
36
1.2.3.2
QUANTENTHEORETISCHE
INTERPRETATIONEN
.
37
1.2.3.3
QUANTENLOGIK
.
38
1.3
SYSTEM-KYBERNETISCH
KOGNITIVE
FUNDIERUNG
.
39
1.3.1
SYSTEMTHEORIE
.
39
1.3.1.1
ALLGEMEINE
SYSTEMTHEORIE
.
39
1.3.1.2
THEORIE
NICHTLINEARER
DYNAMISCHER
SYSTEME
.
42
1.3.2
KYBERNETIK
.
46
1.3.2.1
KYBERNETIK
ERSTER
ORDNUNG
.
46
1.3.2.2
INFORMATIONSTHEORIE
.
50
1.3.2.3
KYBERNETIK
ZWEITER
ORDNUNG
.
52
1.3.3
KOGNITIONSWISSENSCHAFTLICHE
PARADIGMEN
.
56
1.3.3.1
KOGNITIVISMUS
.
56
1.3.3.2
KONNEKTIONISMUS
.
58
1.3.3.3
WELTERZEUGUNG
.
60
1.4
ENTSCHEIDUNGSORIENTIERTE
PERSPEKTIVE
.
63
1.4.1
ENTSCHEIDUNGSTHEORIE
.
63
1.4.1.1
ERKENNTNISOBJEKT
UND-ZIELE
.
63
1.4.1.2
PRAESKRIPTIVE
ENTSCHEIDUNGSTHEORIE
.
65
1.4.1.3
DESKRIPTIVE
ENTSCHEIDUNGSTHEORIE
.
67
1.4.2
BIO-LOGIK
DER
ENTSCHEIDUNGEN
.
69
1.4.2.1
BIO-LOGISCHE
BEZUGSRAHMEN
OHNE
EXPLIZITEN
ENTSCHEIDUNGSBEZUG
.
69
1.4.2.2
BIO-LOGISCHER
BEZUGSRAHMEN
MIT
ENTSCHEIDUNGSFOKUS
.
72
2
BIONETISCH-KOGNITIVE
ENTSCHEIDUNGSMETHODIK
.
75
2.1
ENTSCHEIDUNGSMETHODISCHES
VADEMECUM
.
75
2.2
SYSTEM-GENESIS
.
78
2.2.1
KONSTITUTIVE
KOMPONENTEN
.
78
2.2.1.1
NEO-HELIDEM
.
78
2.2.1.2
SEMANTISCHE
ABBILDUNG
.
86
2.2.1.3
BIONETISCH-KOGNITIVES
KALKUEL
.
88
2.2.2
STRUKTURELLE
MANIFESTATION
.
91
2.2.2.1
ENTSCHEIDUNGSMETHODISCHE
DOPPELHELIX
.
91
2.2.2.2
GENERISCHE
ENTSCHEIDUNGSMOTORIK
.
93
2.2.3
ENTSCHEIDUNGSPHAENOMEN-DOMAENE
.
96
2.2.3.1
ZIELEBASIS
.
96
2.2.3.2
EVIDENZENBASIS
.
98
2.2.3.3
HYPOTHESENBASIS
.
101
2.2.3.4
PROZEDURENBASIS
.
103
2.3
HYPERSTRUKTUR
UND
INTERPRETATION
.
105
2.3.1
KRIPOLIS
-
ENTSCHEIDUNGSGESELLSCHAFT
.
105
2.3.1.1
ENTSCHEIDUNGSAGENTEN
.
105
2.3.1.2
ENTSCHEIDUNGSAGENTUREN
.
108
2.3.1.3
ENTSCHEIDUNGSKULTUREN
.
113
2.3.2
IMPLEMENTIERTE
PRINZIPIEN
.
116
2.3.2.1
META-KOGNITIVE
KO-DETERMINATION
.
116
2.3.2.2
MAKRO-KOGNITIVE
DESKRIPTION
.
119
2.3.2.3
MIKRO-KOGNITIVE
INFERENZ
.
120
2.3.3
DISZIPLINAERE
POSITIONIERUNG
.
121
2.3.3.1
ENTSCHEIDUNGSTHEORETISCHER
ASPEKT
.
121
2.3.3.2
KOGNITIONSWISSENSCHAFTLICHER
ASPEKT
.
124
TEIL
2:
SYNTAKTISCHER
FUNDUS
.
127
3
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
.
129
3.1
KONNEKTIONISTISCHE
PROPAEDEUTIK
.
129
3.2
GENERISCHE
STRUKTUREN
UND
MECHANISMEN
.
132
3.2.1
KONNEKTIONISTISCHE
PRIMITIVE
.
132
3.2.1.1
BERECHNUNGSEINHEITEN
.
132
3.2.1.2
VERBINDUNGEN
.
137
3.2.2
KONNEKTIONISTISCHE
ARCHITEKTUREN
.
139
3.2.2.1
NETZTOPOLOGIE
.
139
3.2.2.2
SCHICHTENARCHITEKTUR
.
140
3.2.3
KONNEKTIONISTISCHE
PROZEDUREN
.
141
3.2.3.1
VERARBEITUNGSMECHANISMEN
UND-PHASEN
.
141
3.2.3.2
LEMALGORITHMEN
.
144
3.3
NEURONALE
NETZWERKMODELLE
.
147
3.3.1
KLASSIFIKATION
KONNEKTIONISTISCHER
MODELLE
.
147
3.3.1.1
CHRONOLOGISCHER
ASPEKT
.
147
3.3.1.2
FUNKTIONALER
ASPEKT
.
150
3.3.2
FRUEHERE
ANSAETZE
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
.
151
3.3.2.1
MCCULLOCH/PITTS-NEURONEN
.
151
3.3.2.2
PERCEPTRONS
.
153
3.3.2.3
ADALINE
UND
DIE
DELTA-REGEL
.
157
3.3.2.4
LEMMATRIX
UND
HEBB-REGEL
.
161
3.3.3
MULTILAYER-PERCEPTRONS
UND
BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS
.
163
3.3.3.1
TOPOLOGIE
DES
MULTILAYER-PERCEPTRONS
.
163
3.3.3.2
LERNEN
DURCH
BACKPROPAGATION
.
165
3.3.3.3
FUNKTIONALITAET
UND
KRITIK
DES
BACKPROPAGATION-VERFAHRENS
.
.
170
3.3.3.4
VARIANTEN
DES
BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS
.
172
4
EVOLUTIONAERE
ALGORITHMEN
.
175
4.1
NUMERISCH-EVOLUTIONAERE
PROPAEDEUTIK
.
175
4.2
GENETISCHE
ALGORITHMEN
.
179
4.2.1
LOESUNGSREPRAESENTATION
UND
FITNESSBEWERTUNG
.
179
4.2.2
EVOLUTIONAERE
OPERATOREN
.
183
4.2.2.1
REKOMBINATION
.
183
4.2.2.2
MUTATION
.
186
4.2.2.3
SELEKTION
.
187
4.2.3
GENETISCHES
ALGORITHMENSPEKTRUM
.
190
4.2.3.1
KANONISCHER
GENETISCHER
ALGORITHMUS
.
190
4.2.3.2
ERWEITERTE
KONZEPTE
GENETISCHER
ALGORITHMEN
.
192
4.2.4
THEORIE
GENETISCHER
KALKUELE
.
194
4.2.4.1
SCHEMA-THEOREM
.
194
4.2.4.2
KONVERGENZEIGENSCHAFTEN
UND
DECEPTIVE-PROBLEM
.
198
4.3
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
.
200
4.3.1
LOESUNGSREPRAESENTATION
UND
FITNESSBEWERTUNG
.
200
4.3.2
EVOLUTIONAERE
OPERATOREN
.
201
4.3.2.1
MUTATION
.
201
4.3.2.2
REKOMBINATION
.
204
4.3.2.3
SELEKTION
.
205
4.3.3
EVOLUTIONSSTRATEGISCHES
ALGORITHMENSPEKTRUM
.206
4.3.3.1
BASISALGORITHMUS
DER
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
.206
4.3.3.2
UNI-POPULATIVE
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
.
210
4.3.3.3
MULTI-POPULATIVE
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
.
211
4.3.4
KONVERGENZ
DER
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
.
214
5
FUZZY-KALKUELE
.
217
5.1
MATHEMATISCH-VAGE
PROPAEDEUTIK
.
217
5.2
MENGENTHEORETISCHE
KONZEPTE
DER
ZUGEHOERIGKEIT
.
219
5.2.1
BINAERE
ELEMENTIGKEIT
UND
TEILMENGIGKEIT
.
219
5.2.2
ANALOGE
ELEMENTIGKEIT
UND
BINAERE
TEILMENGIGKEIT
.
221
5.2.2.1
FUZZY-MENGEN
.
221
5.2.2.2
LR-REPRAESENTATION
UND
A-NIVEAU-MENGEN
.
225
5.2.2.3
MASSE
DER
UNSCHAERFE
.
228
5.2.3
ANALOGE
ELEMENTIGKEIT
UND
TEILMENGIGKEIT
.
229
5.2.3.1
GEOMETRIE
DER
FUZZY-MENGEN
.
229
5.2.3.2
TEILMENGIGKEITS-THEOREM
.
232
5.2.4
BINAERE
ELEMENTIGKEIT
UND
ANALOGE
TEILMENGIGKEIT
.234
5.3
UNSCHARFE
ARITHMETISCHE
KONZEPTE
.
235
5.3.1
VERKNUEPFUNGEN
VON
FUZZY-MENGEN
.
235
5.3.1.1
T-NORMEN
.
235
5.3.1.2
T-CONORMEN
.
238
5.3.1.3
KOMPENSATORISCHE
OPERATOREN
.
240
5.3.2
ARITHMETISCHE
ERWEITERUNGEN
.
242
5.3.2.1
EXTENSIONSPRINZIP
.
242
5.3.2.2
ERWEITERTE
REELLE
OPERATIONEN
.
243
5.3.3
UNSCHARFE
BEZIEHUNGEN
.
245
5.3.3.1
FUZZY-RELATIONEN
.
245
5.3.3.2
FUZZY-FUNKTIONEN
.
248
5.4
LOGISCHE
KONZEPTE
DER
WAHRHEIT
UND
DER
INFERENZ
.
249
5.4.1
BINAERE
WAHRHEIT
UND
INFERENZ
.
249
5.4.2
ANALOGE
WAHRHEIT
UND
INFERENZ
.252
5.4.2.1
LINGUISTISCHE
VARIABLE
.
.252
5.4.2.2
UNSCHARFE
LOGISCHE
KONNEKTIVE
.
256
5.4.2.3
APPROXIMATIVES
SCHLIESSEN
.257
TEIL
3:
PRAGMATISCHER
MODUS
.
263
6
SELBSTORGANISIEREND-LERNENDES
UND
FUNKTIONS-ASSOZIATIVES
FUZZY-EVOLUTIONAERES
NEURO-SYSTEM
.
265
6.1
MODELL-MONITOR
.
265
6.2
KONNEKTIONISTISCHE
LERN-KOMPONENTE
.
269
6.2.1
SELBSTORGANISIERENDE
SENSORISCHE
KARTE
.
269
6.2.1.1
NEUROPHYSIOLOGISCHE
MOTIVATION
.
269
6.2.1.2
ANNAHMEN
DER
TOPOLOGIEERHALTENDEN
ABBILDUNG
.
273
6.2.1.3
LEMALGORITHMUS
ZUR
BILDUNG
VON
MERKMALSKARTEN
.
276
6.2.2
SELBSTORGANISIERENDE
MOTORISCHE
KARTE
.280
6.2.2.1
NEUROPHYSIOLOGISCHE
MOTIVATION
.280
6.2.2.2
UEBERWACHTES
LERNEN
.
281
6.2.2.3
UNUEBERWACHTES
LERNEN
.
284
6.2.3
NEURONALES
LERN-MODUL
.
286
6.2.3.1
SENSOMOTORISCHE
KARTE
MIT
BEWERTUNGSWERT-
EXPLORATION
DURCH
METALEMEN
.
286
6.2.3.2
SENSOMOTORISCHE
KARTE
MIT
LEMAUSGABEN
EXPLORATION
DURCH
METALEMEN
.
292
6.3
EVOLUTIONAER-VAGE
METALEM-KOMPONENTE
.
296
6.3.1
FUZZY-REGELUNG
.296
6.3.1.1
PRINZIP
UND
EIGENSCHAFTEN
.296
6.3.1.2
ARCHITEKTUR
VON
FUZZY-REGLEM
.
298
6.3.1.3
INFERENZSTRATEGIEN
VON
FUZZY-REGLEM
.
303
6.3.1.4
FUZZY-REGLER
ALS
UNIVERSELLE
APPROXIMATOREN
.
310
6.3.2
EVOLUTIONAERE
FUZZY-REGLER
.
313
6.3.2.1
KOMBINATION
EVOLUTIONAERER
ALGORITHMEN
MIT
FUZZY-KALKUELEN
.
313
6.3.2.2
FUZZY-REGLER-CODIERUNG
.
317
6.3.2.3
FUZZY-REGLER-EVOLUTION
.
321
6.3.3
FUZZY-GENETISCHES
METALEM-MODUL
.
324
6.3.3.1
STRUKTUR
UND
FUNKTIONS-DESIGN
.
324
6.3.3.2
PARAMETER-CODIERUNG
UND
STRING-VARIATION
.
331
6.3.3.3
PARAMETER-DECODIERUNG
UND
REGLER-EVALUATION
.
333
7
EVALUATIV-LERNENDES
UND
UMGEBUNGS-EXPLORATIVES
EVOLUTIONAERES
NEURO-FUZZY
SYSTEM
.
337
7.1
MODELL-MONITOR
.
337
7.2
KONNEKTIONISTISCH-VAGE
LERN-KOMPONENTE
.
342
7.2.1
KOMBINATION
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
MIT
FUZZY-KALKUELEN
.
.
.
342
7.2.1.1
MOTIVATION
UND
TYPOLOGIE
.
342
7.2.1.2
KOOPERATIVE
NEURONALE
FUZZY-SYSTEME
.
345
7.2.1.3
HYBRIDE
NEURONALE
FUZZY-SYSTEME
.
348
7.2.2
NEURONALER
FUZZY-REGLER
MIT
STRUKTUR
UND
PARAMETER-LERNEN
.
351
7.2.2.1
KONNEKTIONISTISCHE
STRUKTUR
.
351
7.2.2.2
UEBERWACHTES
STRUKTUR
UND
PARAMETER-LERNEN
.
354
7.2.2.3
VERSTAERKENDES
STRUKTUR
UND
PARAMETER-LERNEN
.
358
7.2.3
NEURONALES
FUZZY-LEM-MODUL
.
362
7.2.3.1
STRUKTUR-UND
FUNKTIONS-DESIGN
.
362
7.2.3.2
EVALUATIONS-FILTERUNG
UND
-ANTIZIPATION
.
364
7.2.3.3
AKTIONS-ASSOZIATION
.
367
7.3
EVOLUTIONAERE
METALERN-KOMPONENTE
.
369
7.3.1
AKTIVE
UMGEBUNGSEXPLORATION
.
369
7.3.1.1
AKTIVES
LERNEN
.
369
7.3.1.2
GENETISCHE
SUCHE
IN
UNBEKANNTEN
UMGEBUNGEN
.
372
7.3.1.3
NICHING-METHODEN
FUER
DIE
GENETISCHE
SUCHE
.
374
7.3.2
NISCHENBASIERTES
GENETISCHES
METALEM-MODUL
.
377
7.3.2.1
STRUKTUR-UND
FUNKTIONS-DESIGN
.
377
7.3.2.2
EXEMPEL-KREATION
.
379
7.3.2.3
EXEMPEL-SELEKTION
.
382
8
INSTRUKTIV-LERNENDES
UND
STRUKTUR-OPTIMIERENDES
EVOLUTIONAERES
FUZZY-NEURO-SYSTEM
.
385
8.1
MODELL-MONITOR
.
385
8.2
VAGE-KONNEKTIONISTISCHE
LERN-KOMPONENTE
.
389
8.2.1
FUZZY-NEURONALE
NETZE
.
389
8.2.1.1
FUZZY-NEURONEN
.
389
8.2.1.2
FUZZY-BACKPROPAGATION
.
393
8.2.1.3
UNIVERSALITAET
UND
LERNGUETE
.
397
8.2.2
FUZZY-NEURONALES
LERN-MODUL
.
399
8.2.2.1
STRUKTUR-DESIGN
.
399
8.2.2.2
FUNKTIONS-DESIGN
.
401
8.3
EVOLUTIONAERE
METALERN-KOMPONENTE
.404
8.3.1
EVOLUTIONAERE
OPTIMIERUNG
KONNEKTIONISTISCHER
ARCHITEKTUREN
.
404
8.3.1.1
KOMBINATION
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
MIT
EVOLUTIONAEREN
ALGORITHMEN
.
404
8.3.1.2
MOTIVATION
ZUM
EVOLUTIONAEREN
ENTWURF
NEURONALER
STRUKTUREN
.
408
8.3.1.3
TAXONOMIE
ZUR
EVOLUTIONAEREN
OPTIMIERUNG
VON
NETZTOPOLOGIEN
.
410
8.3.2
GENETISCHES
METALEM-MODUL
.
413
8.3.2.1
STRUKTUR-DESIGN
.
413
8.3.2.2
FUNKTIONS-DESIGN
.
415
FINALIS
.
419
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS
.
421
SYMBOLVERZEICHNIS
.
423
LITERATURVERZEICHNI
S
.
429
SACHWORTVERZEICHNIS
.
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