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Fuzzy Logic 02 | |
Die Zukunft ist fuzzy: Unscharfe Logik verändert die WeltBart KoskoGebundene Ausgabe Bart Kosko ist der führende Theoretiker und Befürworter der Softwaredesign-Philosophie mit dem Namen Fuzzy Logic und setzt offenbar viel Hoffnung in diese Disziplin. In einigen Fällen haben sich diese Hoffnungen auch bereits bewahrheitet. Fuzzy Logic wendet sich vom binären Entweder/Oder im Kern der digitalen Computertechnologie ab und konzentriert sich auf die Grautöne zwischen Richtig und Falsch - damit wird sie zu einem viel versprechenden Mittel, Microchips zur Steuerung von Produktionsstätten, Autos, Haushaltsgeräten und sonstigen technischen Vorrichtungen zu programmieren, die auf den nicht-binären Grundlagen der physischen Welt arbeiten. Sie stellt zudem eine ziemlich intelligente philosophische Alternative zur Ja-oder-Nein-Logik dar, die seit Jahrtausenden die Basis unserer westlichen Denkweise gewesen ist. Aber nun kündigt Kosko an, dass Fuzzy Logic zu noch weitaus mehr in der Lage ist. Steuerrecht, Wahlrecht, Abtreibung, Kriegsführung, Gentechnologie, Tiefenphysik, computergenerierte Kunst, die Suche nach transzendenter posthumaner Unsterblichkeit - all das und noch viel mehr, sagt Kosko, könnte sich in Zukunft durch die Methoden der Fuzzy Logic von Grund auf verändern. Das Endergebnis wäre weniger Staat, Ignoranz, Armut und Tod und damit mehr Macht dem Volk. Das sind natürlich aufregende Neuigkeiten, was vielleicht erklärt, warum Kosko nicht sonderlich daran interessiert zu sein scheint, das alles auch noch mit Einzelheiten zu untermauern. Wenn Sie also konkrete Informationen über die Fuzzy-Denkweise suchen, dann sind Sie woanders sicherlich besser aufgehoben - beispielsweise bei Koskos früherem, einleitenden Werk Fuzzy-logisch. Für einen lebhaften Schnappschuss der Fuzzy-Denkweise in ihrer ambitioniertesten Form liegen Sie hier allerdings genau richtig. -Julian Dibbell |
Entscheidungstheorie: Klassische Konzepte und Fuzzy-Erweiterungen (Springer-Lehrbuch)Heinrich J. Rommelfanger, Susanne H. EickemeierTaschenbuch |
Regelungstechnik 1: Lineare und Nichtlineare Regelung, Rechnergestützter ReglerentwurfGerd SchulzTaschenbuch |
Intelligente Verfahren: Identifikation und Regelung nichtlinearer SystemeDierk SchröderGebundene Ausgabe |
Boethius, Band 54: Die Fuzzifizierung der Systeme: die Entstehung der Fuzzy Set Theorie und ihrer ersten Anwendungen - Ihre Entwicklung bis in die 70er Jahre des 20. JahrhundertsRudolf SeisingGebundene Ausgabe |
Soft-Computing: Mit neuronalen Netzen, Fuzzy-Logic und evolutionären AlgorithmenWolfram-Manfred LippeTaschenbuchNeuronale Netze sind parallele datenverarbeitende Strukturen, die sich selbst verändern können. Mittels dieser Fähigkeit versucht ein Neuronales Netz ein durch Trainingsbeispiele vorgegebenes Ein- und Ausgabeverhalten nachzuahmen und Interpolationseigenschaften zu entwickeln.Fuzzy-Logic ist eine Erweiterung der klassischer Logik in dem Sinne, dass sie statt zwei Werten sämtliche Werte aus aus dem Intervall 0,1 als Wahrheitswerte zulässt. Mit solchen Fuzzy-Werten können vage oder unsichere Daten aus der realen Welt, wie z.B. die linguistischen Terme kurz oder leicht, einfach und zutreffend modelliert werden.Der Autor gibt eine umfassende Einführung in die Theorie und Praxis der natürlichen Informationsverarbeitung, der Künstlichen Neuronalen Netze, der Fuzzy-Logic und der Genetischen Algorithmen sowie der Kombination der letzten drei genannten Gebiete zu komplexeren Modellen des Soft-Computing . Zudem werden praktische Anwendungen wie die Optimierung von Fuzzy-Controllern mittels Neuronaler Netze beschrieben. TOCEinführung und Überblick.- Künstliche Neuronale Netze.- Biologisches Vorbild.- Prinzipien.- Geschichtliche Entwicklung.- Backpropagation.- Hopfield-Netze.- Kohonen-Netze.- ART-Architektur.- Sonstige Modelle.- Fuzzy-Systeme.- Geschichtliche Entwicklung.- Fuzzy-Mengen und Fuzzy-Logic.- Fuzzy-Zahlen.- Fuzzy-Controller.- Genetische Algorithmen.- Geschichtliche Entwicklung.- Genetische Operationen.- Hybride Systeme.- Fuzzifizierte Neuronale Netze.- Steuerung Neuronaler Netze durch Fuzzy-Controller.- Optimierung von Fuzzy-Controllern durch Neuronale Netze.- Optimierung von Fuzzy-Controllern durch Genetische Algorithmen.- Kombination von Neuronalen Netzen und Genetischen Algorithmen. |
Fuzzy-Regelung: Grundlagen, Entwurf, Analyse (Springer-Lehrbuch)Kai Michels, Frank Klawonn, Rudolf Kruse, Andreas NürnbergerTaschenbuchNachdem die ersten Fuzzy-Regler Anfang der siebziger Jahre entwickelt und in der Praxis erprobt wurden, hat das Gebiet der Fuzzy-Regelung in den vergangenen Jahrzehnten einen gewaltigen Fortschritt erfahren. Die zugrunde liegenden mathematischen und technischen Konzepte sind umfassend analysiert worden, und mittlerweile werden Fuzzy-Regler in vielen industriellen Anwendungen routinemäßig eingesetzt. Das Ziel dieses Buches ist eine kritische Bestandsaufnahme der Fuzzy-Regler aus Sicht der klassischen Regelungstechnik. Der Schwerpunkt dieses Buches liegt in der Darstellung von Themen, die für den Anwender von besonderem Interesse sind. Hierzu zählen insbesondere die Selbst- Einstellung, Optimierung und Stabilitätsanalyse von Fuzzy-Reglern. Ausgehend von einer detaillierten Einführung in die Gebiete Fuzzy-Systeme und Regelungstechnik wird der Leser systematisch an aktuelle Forschungsergebnisse herangeführt. TOCGrundlagen der Fuzzy-Systeme Fuzzy-Mengen. Repräsentation von Fuzzy-Mengen. Fuzzy-Logik. Operationen auf Fuzzy-Mengen. Das Extensionsprinzip. Fuzzy-Relationen. Ähnlichkeitsrelationen.- Grundlagen der Regelungstechnik. Einleitung. Grundbegriffe. Modell der Strecke. Übertragungsfunktionen. Frequenzdarstellung. Stabilität linearer Systeme. PID-Regler. Zustandsdarstellung und Zustandsregelung. Nichtlineare Systeme.- Techniken der Fuzzy-Regelung Einführung. Mamdani-Regler. Sugeno-Takagi-Modelle. Diskussion.- Optimierung und Evaluierung von Fuzzy-Reglern Stabilitätsanalyse von Fuzzy-Reglern. Selbsteinstellende und adaptive Fuzzy-Regler. Fuzzy-Clustering-Verfahren. Neuro-Fuzzy-Regelung. Evolutionäre Algorithmen zur Optimierung von Fuzzy-Reglern.- Literaturverzeichnis.- Index. |
Evolutionäre Algorithmen: Genetische Algorithmen - Strategien und Optimierungsverfahren - BeispielanwendungenIngrid Gerdes, Frank Klawonn, Rudolf KruseBuch, Hörbücher, Broschiert |
Fuzzy Methoden in der Wirtschaftsmathematik. Eine EinführungHubert FrankTaschenbuch |
Fuzzy-Prozessmodellierung: Identifikation, Externalisierung und Repräsentation von ErfahrungswissenCharlotte MaihoffBuch, Hörbücher, Broschiert |