Soft-Computing: Mit neuronalen Netzen, Fuzzy-Logic und evolutionären Algorithmen mit Neuronalen Netzen, Fuzzy-Logic und evolutionären Algorithmen ; mit 27 Tabellen

Lippe, Wolfram-Manfred:

ISBN 10: 3540209727 / ISBN 13: 9783540209720

Verlag: Springer, 2005

Beschreibung

570 S. Alle Bücher & Medienartikel von Book Broker sind stets in gutem & sehr gutem gebrauchsfähigen Zustand. Unser Produktfoto entspricht dem hier angebotenen Artikel, dieser weist folgende Merkmale auf: Ausgabejahr:. 2006. Helle/saubere Seiten in fester Bindung. Leichte Gebrauchsspuren. Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 740 Taschenbuch, Maße: 15.49 cm x 3.28 cm x 23.5 cm.

Bestandsnummer des Verkäufers 661170443

Bibliografische Details

• Titel: Soft-Computing: Mit neuronalen Netzen, Fuzzy-Logic und evolutionären Algorithmen mit Neuronalen Netzen, Fuzzy-Logic und evolutionären Algorithmen ; mit 27 Tabellen
• Verlag: Springer
• Erscheinungsjahr: 2005
• Sprache: Deutsch
• ISBN-10: 3540209727
• ISBN-13: 9783540209720
• Einband: Softcover
• Auflage: 2006.
• Zustand: Sehr gut
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Über diesen Titel

Inhaltsangabe

Neuronale 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 klassischen 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.

Von der hinteren Coverseite

Neuronale 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 klassischen Logik in dem Sinne, dass sie statt zwei Werten sämtliche Wert 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 grundlegende und 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 . Neben theoretischen Grundlagen werden auch praktische Anwendungen, wie z.B. die Optimierung von Fuzzy-Controllern mithilfe von Neuronalen Netzen, beschrieben. Das Buch ist hervorragend zum Selbststudium geeignet und kann als Begleittext zu einschlägigen Lehrveranstaltungen genutzt werden. In Ergänzung zum Buch stehen auf der Web-Seite des Autors interaktive Simulationsprogramme sowie Übungsaufgaben zur Verfügung:http://wwwmath.uni-muenster.de/math/inst/info/Professoren/Lippe/