Neuro-Fuzzy-Systeme

Klappentext:

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.

Autorenporträt:

Prof. Dr. Frank Klawonn ist an der FH Braunschweig (Bereich Data Mining, Fuzzy-Systeme, neuronale Netze und evolutionäre Algorithmen) tätig.Prof. Dr. Rudolf Kruse ist Leiter des Lehrstuhls für Neuro-Fuzzy-Systeme an der Universität Magdeburg.

Inhaltsverzeichnis:

Aus dem Inhalt:
- 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)

Themen:

• Fuzzy-Logik
• Künstliche Intelligenz
• Neuronale Netze

Verwandte Themen:

• Mustererkennung
• Roboter
• Evolutionäre Algorithmen
• Data Mining
• Maschinelles Lernen
• Mensch-Computer-Interaktion
• Soft Computing
• Verteilte Anwendungen
• Bayes'sche Netze
• Biometrie