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Neuro-Fuzzy-Systeme
Von den Grundlagen künstlicher Neuronaler Netze zur Kopplung mit Fuzzy-Systemen
Taschenbuch von Detlef Nauck (u. a.)
Sprache: Deutsch

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Kategorien:
Beschreibung
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.
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.
Über den Autor
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.
Zusammenfassung
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.
Inhaltsverzeichnis
I Neuronale Netze.- 1 Einleitung.- 2 Schwellenwertelemente.- 3 Allgemeine neuronale Netze.- 4 Mehrschichtige Perzeptren.- 5 Radiale-Basisfunktionen-Netze.- 6 Selbstorganisierende Karten.- 7 Hopfield-Netze.- 8 Rückgekoppelte Netze.- II Fuzzy-Systeme.- 9 Einleitung.- 10 Fuzzy-Systeme und -Verfahren.- III Neuro-Fuzzy-Systeme.- 11 Einleitung.- 12 Typen von Neuro-Fuzzy-Systemen.- 13 Das generische Fuzzy-Perzeptron.- 14 Fuzzy-Regeln aus Daten lernen.- 15 Optimierung von Fuzzy-Regelbasen.- 16 Fuzzy-Regelung mit NEFCON.- 17 Klassifikation mit NEFCLASS.- 18 Funktionsapproximation mit NEFPROX.- 19 Anwendung von Neuro-Fuzzy-Systemen.- IV Anhänge.- A Geradengleichungen.- B Regression.- C Aktivierungsumrechnung.
Details
Erscheinungsjahr: 2003
Fachbereich: Datenkommunikation, Netze & Mailboxen
Genre: Informatik, Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Reihe: Computational Intelligence
Inhalt: viii
434 S.
26 s/w Illustr.
434 S. 26 Abb.
ISBN-13: 9783528252656
ISBN-10: 3528252650
Sprache: Deutsch
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Nauck, Detlef
Kruse, Rudolf
Klawonn, Frank
Borgelt, Christian
Auflage: 3. Aufl. 2003
Hersteller: Vieweg & Teubner
Vieweg+Teubner Verlag
Computational Intelligence
Verantwortliche Person für die EU: Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Straße 46, D-65189 Wiesbaden, juergen.hartmann@springer.com
Maße: 240 x 170 x 25 mm
Von/Mit: Detlef Nauck (u. a.)
Erscheinungsdatum: 06.10.2003
Gewicht: 0,755 kg
Artikel-ID: 102533399
Über den Autor
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.
Zusammenfassung
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.
Inhaltsverzeichnis
I Neuronale Netze.- 1 Einleitung.- 2 Schwellenwertelemente.- 3 Allgemeine neuronale Netze.- 4 Mehrschichtige Perzeptren.- 5 Radiale-Basisfunktionen-Netze.- 6 Selbstorganisierende Karten.- 7 Hopfield-Netze.- 8 Rückgekoppelte Netze.- II Fuzzy-Systeme.- 9 Einleitung.- 10 Fuzzy-Systeme und -Verfahren.- III Neuro-Fuzzy-Systeme.- 11 Einleitung.- 12 Typen von Neuro-Fuzzy-Systemen.- 13 Das generische Fuzzy-Perzeptron.- 14 Fuzzy-Regeln aus Daten lernen.- 15 Optimierung von Fuzzy-Regelbasen.- 16 Fuzzy-Regelung mit NEFCON.- 17 Klassifikation mit NEFCLASS.- 18 Funktionsapproximation mit NEFPROX.- 19 Anwendung von Neuro-Fuzzy-Systemen.- IV Anhänge.- A Geradengleichungen.- B Regression.- C Aktivierungsumrechnung.
Details
Erscheinungsjahr: 2003
Fachbereich: Datenkommunikation, Netze & Mailboxen
Genre: Informatik, Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Reihe: Computational Intelligence
Inhalt: viii
434 S.
26 s/w Illustr.
434 S. 26 Abb.
ISBN-13: 9783528252656
ISBN-10: 3528252650
Sprache: Deutsch
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Nauck, Detlef
Kruse, Rudolf
Klawonn, Frank
Borgelt, Christian
Auflage: 3. Aufl. 2003
Hersteller: Vieweg & Teubner
Vieweg+Teubner Verlag
Computational Intelligence
Verantwortliche Person für die EU: Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Straße 46, D-65189 Wiesbaden, juergen.hartmann@springer.com
Maße: 240 x 170 x 25 mm
Von/Mit: Detlef Nauck (u. a.)
Erscheinungsdatum: 06.10.2003
Gewicht: 0,755 kg
Artikel-ID: 102533399
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