Fuzzy Logik, neuronale Netze und evolutionäre Algorithmen:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düren
Shaker Verlag
2023
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| Ausgabe: | 6. überarbeitete Auflage |
| Schriftenreihe: | Berichte aus der Steuerungs- und Regelungstechnik
|
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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
2.4
.
.
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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