Verfügbarkeit: Neuro-Fuzzy-Methoden

Neuro-Fuzzy-Methoden: Einführung in Theorie und Anwendungen

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Bothe, Hans-Heinrich (VerfasserIn)
Format:	Abschlussarbeit Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Berlin [u.a.] Springer 1998
Schlagworte:	Fuzzy logic Neural networks (Computer science) Fuzzy-Menge Fuzzy-Logik Neuronales Netz Hochschulschrift
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	Literaturverzeichnis Seite [264] - 294
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adam_text	HANS-HEINRICH BOTHE NEURO-FUZZY-METHODEN EINFUEHRUNG IN THEORIE UND ANWENDUNGEN MIT 149 ABBILDUNGEN SPRINGER INHALTSVERZEICHNIS 1 EINFUEHRUNG 5 1.1 FUZZY-INFERENZMETHODEN 7 1.2 KUENSTLICHE NEURONALE NETZWERKE 10 1.3 NEURO-FUZZY-METHODEN 11 2 FUZZY-METHODEN 14 2.1 GRUNDIDEEN 15 2.1.1 UNSCHARFE MENGEN 17 2.1.2 OPERATIONEN AUF UNSCHARFEN MENGEN 21 2.1.3 LINGUISTISCHE VARIABLEN 25 2.1.4 UNSCHARFE ZAHLEN UND DAS ERWEITERUNGSGESETZ 26 2.1.5 UNSCHARFE RELATIONEN 29 2.2 UEBERTRAGUNGSVERHALTEN VON FUZZY-SYSTEMEN 33 2.2.1 FUZZY-SYSTEME ALS APPROXIMATOREN 35 2.2.2 EINGANGSKODIERUNG (FUZZIFIKATION) 38 2.2.3 FUZZY-INFERENZ DURCH APPROXIMATIVES SCHLIESSEN 38 2.2.4 AUSGANGSKODIERUNG (DEFUZZIFIKATION) 49 2.2.5 VERSTECKTE VARIABLEN 51 2.2.6 AUTOMATISCHE ADAPTION 52 2.3 ANWENDUNGSBEISPIELE 57 2.3.1 KLASSIFIKATION 57 2.3.2 REGLERENTWURF 67 3 KUENSTLICHE NEURONALE NETZWERKE 70 3.1 BIOLOGISCHES VORBILD 71 3.1.1 NEURONEN 71 3.1.2 NEURONENVERBAENDE 76 3.1.3 FUNKTIONSWEISE DES MENSCHLICHEN GEHIRNS 78 3.1.4 SIGNALVERARBEITUNG IN DER RETINA 82 3.2 GRUNDIDEEN KUENSTLICHER NEURONALER NETZWERKE 86 3.2.1 NETZWERKTOPOLOGIE 87 3.2.2 LERNVERFAHREN 89 3.2.3 STABILITAETS-PLASTIZITAETS-DILEMMA 91 3.3 NEURONENMODELLE 93 3.3.1 ADAPTIVE LINEARKOMBINATION (ADALINE) 93 3.3.2 LINEARES SCHWELLWERT-GATTER (LSG) 94 3.3.3 SCHWELLWERTFUNKTIONEN 99 3.3.4 SIGMA-PI-NEURONENMODELL 102 3.3.5 POLYNOMIALES SCHWELLWERTGATTER 102 3.3.6 STOCHASTISCHES SCHWELLWERTGATTER 103 3.3.7 NEURONENFELDER 104 3.3.8 FUZZY-NEURONENMODELL 106 3.4 EINSCHICHTIGE KUENSTLICHE NEURONALE NETZWERKE 108 3.4.1 FEHLERKORREKTUR-LERNREGELN FUER EINZELNE ZELLEN 111 3.4.2 GRADIENTENABSTIEGS-LERNREGELN FUER EINZELNE ZELLEN 117 3.4.3 BESTAERKENDES LERNEN FUER EINZELNE ZELLEN 126 3.4.4 UNUEBERWACHTES LERNEN 128 3.4.5 WETTBEWERBSLERNEN 132 3.4.6 LERNENDE VEKTORQUANTISIERUNG (LVQ) 136 3.4.7 SELBSTORGANISIERENDE KARTEN (SOM) 138 3.5 MEHRSCHICHTIGE KUENSTLICHE NEURONALE NETZWERKE 144 3.5.1 ASSOZIATIVSPEICHER 144 3.5.2 ADAPTIVE RESONANZTHEORIE (ART) 151 3.5.3 RADIALBASISFUNKTIONS-NETZWERKE (RBFN) 162 3.5.4 FEHLER-BACKPROPAGATION FUER MEHRSCHICHTIGE VORWAERTSGERICHTETE KNN 170 3.5.5 MASSNAHMEN ZUR VERBESSERUNG DES LERNALGORITHMUS 176 3.5.6 TIME-DELAY-NEURONALE-NETZWERKE (TDNN) 183 3.5.7 GLOBALE MINIMIERUNG DER KNN-KOMPLEXITAET 187 3.6 ANWENDUNGSBEISPIELE 188 3.6.1 NETTALK 188 3.6.2 NETFACE 190 3.6.3 GLOVE-TALK 193 4 FUZZY-METHODEN UND KUENSTLICHE NEURONALE NETZWERKE 196 4.1 OPTIMIERUNG DER ZUGEHOERIGKEITSFUNKTIONEN 197 4.2 BESTIMMUNG VON FUZZY-REGELN 199 5 HYBRIDE NEURO-FUZZY-METHODEN 209 5.1 FUZZY-LERNENDE VEKTORQUANTISIERUNG (FLVQ) 209 5.2 FUZZY-KOHONEN-CLUSTERING-NETZWERK (FKCN) 215 5.3 FUZZY ART UND FUZZY ARTMAP 218 5.4 NEURAL NETWORK-BASED FUZZY LOGIC CONTROL (NNFLC) 221 5.5 ADAPTIVE-NETWORK-BASED FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) 230 5.6 NEURAL NETWORK-DRIVEN FUZZY REASONING (NNDFR) 236 5.7 GENERALIZED APPROXIMATIVE REASONING-BASED INTELLIGENT CONTROL (GARIC) 241 5.8 FUZZY NET (FUN) 247 5.9 NEURAL FUZZY CONTROLLER (NEFCON) 250 6 FUZZY-NEURONALE NETZWERKE 257 7 GENETISCHE ALGORITHMEN 260 LITERATURVERZEICHNIS 264 ANHANG: IRIS-DATENSATZ 295 SYMBOLE UND ABKUERZUNGEN 296 SACHVERZEICHNIS 299
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