Synopsis
This book presents original research on fuzzy inference, describes a new model for solving inverse problems of fuzzy inference and presents applications in system control problems, sport forecasting, automobile design, system reliability analysis and more.
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Fuzzy Evidence in Identification, Forecasting and Diagnosis (eng)
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Fuzzy Evidence in Identification, Forecasting and Diagnosis (Studies in Fuzziness and Soft Computing, 275)
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Fuzzy Evidence in Identification, Forecasting and Diagnosis
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ISBN 10 : 3642444210
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The purpose of this book is to present a methodology for designing and tuning fuzzy expert systems in order to identify nonlinear objects; that is, to build input-output models using expert and experimental information. The results of these identifications are used for direct and inverse fuzzy evidence in forecasting and diagnosis problem solving.The book is organised as follows: Chapter 1 presents the basic knowledge about fuzzy sets, genetic algorithms and neural nets necessary for a clear understanding of the rest of this book. Chapter 2 analyzes direct fuzzy inference based on fuzzy if-then rules. Chapter 3 is devoted to the tuning of fuzzy rules for direct inference using genetic algorithms and neural nets. Chapter 4 presents models and algorithms for extracting fuzzy rules from experimental data. Chapter 5 describes a method for solving fuzzy logic equations necessary for the inverse fuzzy inference in diagnostic systems. Chapters 6 and 7 are devoted to inverse fuzzy inference based on fuzzy relations and fuzzy rules. Chapter 8 presents a method for extracting fuzzy relations from data. All the algorithms presented in Chapters 2-8 are validated by computer experiments and illustrated by solving medical and technical forecasting and diagnosis problems. Finally, Chapter 9 includes applications of the proposed methodology in dynamic and inventory control systems, prediction of results of football games, decision making in road accident investigations, project management and reliability analysis. 328 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642444210
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Fuzzy Evidence in Identification, Forecasting and Diagnosis
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Fuzzy Evidence in Identification, Forecasting and Diagnosis
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Taschenbuch. Etat : Neu. Fuzzy Evidence in Identification, Forecasting and Diagnosis | Alexander P. Rotshtein (u. a.) | Taschenbuch | Studies in Fuzziness and Soft Computing | xiv | Englisch | 2014 | Springer | EAN 9783642444210 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 105433333
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The purpose of this book is to presenta methodology for designing and tuning fuzzyexpert systems in order to identify nonlinear objects; that is, to build input-output models using expert and experimental information. The results of these identifications are used for direct and inverse fuzzy evidence in forecasting and diagnosis problem solving.The book is organised as follows: Chapter 1 presents the basic knowledge about fuzzy sets, genetic algorithms and neural nets necessary for a clear understanding of the rest of this book. Chapter 2analyzesdirect fuzzy inference based on fuzzy if-then rules. Chapter 3is devoted to the tuning of fuzzy rulesfor direct inference using genetic algorithms and neural nets. Chapter4presents models and algorithms for extracting fuzzy rules from experimental data. Chapter 5 describesa method for solving fuzzy logic equationsnecessary for the inverse fuzzy inference indiagnostic systems. Chapters6 and 7 aredevoted to inverse fuzzy inferencebased on fuzzy relations andfuzzy rules. Chapter 8presents a method for extracting fuzzy relations from data. Allthe algorithms presented in Chapters 2-8 arevalidated by computer experiments and illustrated bysolving medical and technicalforecasting anddiagnosis problems. Finally, Chapter 9includes applications of the proposed methodology in dynamicand inventory control systems, prediction of results of football games,decisionmaking in road accident investigations, project management and reliability analysis.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 328 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642444210
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The purpose of this book is to present a methodology for designing and tuning fuzzy expert systems in order to identify nonlinear objects; that is, to build input-output models using expert and experimental information. The results of these identifications are used for direct and inverse fuzzy evidence in forecasting and diagnosis problem solving.The book is organised as follows: Chapter 1 presents the basic knowledge about fuzzy sets, genetic algorithms and neural nets necessary for a clear understanding of the rest of this book. Chapter 2 analyzes direct fuzzy inference based on fuzzy if-then rules. Chapter 3 is devoted to the tuning of fuzzy rules for direct inference using genetic algorithms and neural nets. Chapter 4 presents models and algorithms for extracting fuzzy rules from experimental data. Chapter 5 describes a method for solving fuzzy logic equations necessary for the inverse fuzzy inference in diagnostic systems. Chapters 6 and 7 are devoted to inverse fuzzy inference based on fuzzy relations and fuzzy rules. Chapter 8 presents a method for extracting fuzzy relations from data. All the algorithms presented in Chapters 2-8 are validated by computer experiments and illustrated by solving medical and technical forecasting and diagnosis problems. Finally, Chapter 9 includes applications of the proposed methodology in dynamic and inventory control systems, prediction of results of football games, decision making in road accident investigations, project management and reliability analysis. N° de réf. du vendeur 9783642444210
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