Synopsis
Dieses Buch präsentiert eine Vielzahl von kürzlich entwickelten Methoden zur Generierung von Fuzzy-Regeln aus Daten mit Hilfe neuronaler Netze und evolutionärer Algorithmen. Besondere Anstrengungen wurden unternommen, um die Integration von Wissen in neuronale und evolutionäre Systeme und die Wissensextraktion aus Daten mit Hilfe von Fuzzy-Logik zu befassen. Einerseits lässt sich Wissen, das für den Menschen verständlich ist, mithilfe von evolutionären und lernenden Methoden aus Daten extrahiert werden, indem die Interpretierbarkeit der generierten Fuzzy-Regeln aufrechterhalten wird. Andererseits kann a priori Wissen wie Expertenwissen und menschliche Vorlieben in Evolution und Lernen einbezogen werden, wobei die Fähigkeit zur Wissensdarstellung von Fuzzy-Regelsystemen und Fuzzy-Präferenzmodellen genutzt wird. Es werden mehrere technische Anwendungsbeispiele aus den Bereichen intelligente Fahrzeugsysteme, Prozessmodellierung und Steuerung sowie Robotik vorgestellt.
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