Fuzzy-Logik, neuronale Netze und evolutionäre Algorithmen:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Aachen
Shaker
2011
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| Ausgabe: | 3., überarb. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Berichte aus der Steuerungs- und Regelungstechnik
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | VIII, 378 S. Ill., graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
1 FUZZY - SYSTEME 1
1.1 EINFUEHRUNG UND HISTORIE 3
1.2 GRUNDLAGEN DER FUZZY-LOGIK 9
1.3 REGELBASIERTE FUZZY-LOGIK 25
1.4 FUZZY-SYSTEME UND IHR ENTWURF 41
1.5 ENTSCHEIDUNGSFINDUNG MIT FUZZY-LOGIK 55
1.6 FUZZY - REGELUNG 63
1.7 MUSTERERKENNUNG MIT FUZZY - LOGIK 87
1.8 DIAGNOSE MIT FUZZY-LOGIK 105
2 NEURONALE NETZE 123
2.1 EINFUEHRUNG UND HISTORIE 125
2.2 GRUNDLAGEN NEURONALER NETZE 131
2.3 MULTILAYER - PERZEPTRONS 149
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/101593630X
DIGITALISIERT DURCH
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VI INHALTSVERZEICHNIS
2.4 RADIALE-BASISFUNKTIONEN-NETZE 167
2.5 MUSTERERKENNUNG 187
2.6 IDENTIFIKATION DYNAMISCHER SYSTEME 195
2.7 REGELUNGEN MIT NEURONALEN NETZEN 209
2.8 INTERPOLATION UND APPROXIMATION 221
3 NEURO - FUZZY 233
3.1 OPTIMIEREN VON FUZZY-SYSTEMEN 235
3.2 AUS DATEN REGELN GEWINNEN 251
4 EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN 263
4.1 EINFUEHRUNG UND HISTORIE 265
4.2 OPTIMIERUNGSAUFGABEN UND IHRE LOESUNG 275
4.3 EVOLUTIONSSTRATEGIEN 301
4.4 ANWENDUNGSBEISPIELE VON EVOLUTIONSSTRATEGIEN . 323
4.5 GENETISCHE ALGORITHMEN 335
4.6 ANWENDUNGSBEISPIELE VON GENETISCHEN ALGORITH- MEN 357
4.7 VERGLEICH MIT HILL-CLIMBING-VERFAHREN 369
LITERATURHINWEISE 375
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