Nauck / Borgelt / Klawonn Neuro-Fuzzy-Systeme

Von den Grundlagen künstlicher Neuronaler Netze zur Kopplung mit Fuzzy-Systemen
3. Auflage 2003
ISBN: 978-3-322-80336-8
Verlag: Vieweg & Teubner
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Deutsch, 434 Seiten, eBook

Reihe: Computational Intelligence

Eines der spannendsten Themen im Bereich intelligenter Systeme - von namhaften Autoren geschrieben - zum Lernen und Nachschlagen. Das Buch führt in das Thema der Neuronalen Netze ein und weist darüber hinaus den Weg bis zum vollen Verständnis modernster Fuzzy-Systeme.
Neuronale Netze sind ein wichtiges Werkzeug in den Bereichen der Datenanalyse und Mustererkennung. Ursprünglich durch das biologische Vorbild inspiriert, wurde eine Vielfalt neuronaler Netze für verschiedenste Anwendungen entwickelt. Ihre Kopplung mit Fuzzy-Systemen führt zu den sogenannten Neuro-Fuzzy-Systemen. Diese weisen die Lernfähigkeit Neuronaler Netze auf und bieten gleichzeitig den Vorteil einer transparenten regelbasierten Struktur. Sie sind daher besonders vorteilhaft für Anwendungsbereiche, in denen verständliche Lösungen aus Daten erzeugt werden müssen.

Zielgruppe

Upper undergraduate

Autoren/Hrsg.

Nauck, Detlef

Borgelt, Christian

Klawonn, Frank

Kruse, Rudolf

Inhaltsverzeichnis

Neuronale Netze (Schwellenwertelemente, Mehrschichtige Perzeptren, Radiale-Basisfunktionen-Netze, Selbstorganisierende Karten, Hopfield-Netze, Rückgekoppelte Netze) - Fuzzy-Systeme (Mengen und Operationen, Regelung, Klassifikation, Clusteranalyse) - Neuro-Fuzzy-Systeme (Typen, generisches Fuzzy-Perzeptron, Regeln aus Daten lernen, Optimierung von Fuzzy-Regelbasen, Regelung, Klassifikation, Funktionsapproximation, Anwendungen)

Über Autor(innen)

Das Autorenteam (Dr. Detlef Nauck, Dr. Christian Borgelt, Prof. Dr. Frank Klawonn und Prof. Dr. Rudolf Kruse) bringt Erfahrung und fachliche Reputation mit - aus Universität und Industrie gleichermassen.