Verfügbarkeit: Fuzzy Logik, neuronale Netze und evolutionäre Algorithmen

Fuzzy Logik, neuronale Netze und evolutionäre Algorithmen:

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Adamy, Jürgen 1962- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Düren Shaker Verlag 2019
Ausgabe:	5. überarbeitete Auflage
Schriftenreihe:	Berichte aus der Steuerungs- und Regelungstechnik
Schlagworte:	Soft Computing Fuzzy-Logik Neuronales Netz Evolutionärer Algorithmus Fuzzy-Regelung Computational Intelligence Mustererkennung Regelunstechnik
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	viii, 380 Seiten Illustrationen, Diagramme 21 cm x 14.8 cm, 696 g
ISBN:	9783844069297 3844069291

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adam_text	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 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 . 325 4.5 GENETISCHE ALGORITHMEN ......................................... 337 4.6 ANWENDUNGSBEISPIELE VON GENETISCHEN ALGORITH MEN ......................................................................... 359 4.7 VERGLEICH MIT HILL-CLIMBING-VERFAHREN ................... 371 LITERATURHINWEISE 377
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