Fuzzy Logic: Einführung in Theorie und Anwendungen by Hans-Heinrich Bothe
By Hans-Heinrich Bothe
Fuzzy good judgment - das bedeutet mehr Flexibilität in der Automatisierungstechnik, Regelungstechnik, Logistik und Elektrotechnik. Die Grundlagen der vielversprechenden Technologie werden in diesem einführenden Lehrbuch aufgezeigt. Für Leser, die nicht nur die Potentiale erkennen wollen, sondern sich für die praktische Umsetzung interessieren. Die zweite Auflage wurde um einen Aufgabenteil erweitert.
Read Online or Download Fuzzy Logic: Einführung in Theorie und Anwendungen PDF
Similar german_5 books
Kranbahnträger aus Walzprofilen: Nachweise und Bemessungsdiagramme
Kranbahnträger in geschlossenen Hallen werden für Krananlagen des leichten und mittelschweren Betriebes meist als Walzprofile mit Flachstahlschiene ohne Horizontalverband ausgeführt. Eine sichere und wirtschaftliche Dimensionierung von derartigen Kranbahnträgern ist bislang mit erheblichem Aufwand verbunden.
Mit der Anwendung klassischer ökonometrischer Verfahren und neuronaler Netze auf praktische und theoretische Fragestellungen im Finanzmarkt befaßt sich dieser Band. Die folgenden Themen werden behandelt: Wechselkursprognosen mit ökonometrischen Methoden und künstlichen neuronalen Netzen, examine und Prognose von Finanzmarktdaten, Beziehungen zwischen Renten- und Aktienmarkt, Simultane Prognose von Aktienkursen, Zinsen und Währungen mit neuronalen Netzen in einem integrierten Modell, Variablenselektion und Prognose, Wechselkursvolatilitäten und Autokorrelationsfunktion bei operationalen Zeitskalen, Prognosevergleich von verschiedenen Verfahren zur Zinsprognose mit Teilnahme von mehreren Forschern und Fortbildungsinstitutionen, Tutorien zur Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz.
Dieses Lehrbuch gibt einen umfassenden ? berblick ? ber Methoden der deskriptiven Statistik, die durch einige Verfahren der explorativen Datenanalyse erg? nzt wurden. Die zahlreichen statistischen M? glichkeiten zur Quantifizierung empirischer Ph? nomene werden problemorientiert dargestellt, wobei ihre Entwicklung schrittweise erfolgt, so da?
- Fouriertransformation für Fußgänger (German Edition)
- Geometrische Optik. Optische Konstante. Optische Instrumente (Handbuch der Physik) (German Edition)
- Steuerung autonomer mobiler Roboter in der Produktion (iwb Forschungsberichte) (German Edition)
- Konzernbilanzpolitik, 1st Edition
- Baustoff und Konstruktion: Festschrift zum 60. Geburtstag von Harald Budelmann
- Analytische Geometrie für Studierende der Technik und zum Selbststudium (German Edition)
Additional resources for Fuzzy Logic: Einführung in Theorie und Anwendungen
Example text
11. Beispiel einer nicht konvexen (links) sowie einer konvexen (rechts) unscharfen Menge. 2 Scharfe und unscharfe Mengen 35 Bemerkungen 1. Der Begriff "konvexe unscharfe Menge" impliziert nicht, daB JlA(X) eine "konvexe Funktion" im konventionellen Sinne ist (Links- oder Rechtskurve ). 2. h. zusammenhangend, sind. 20: Machtigkeit (Kardinaliilit) Sei X eine endliche Menge. Dann ist die Mlichtigkeit einer unscharfen Menge AE P(X) definiert als Die GroBe IIAII = I A III X I heiBt relative Mlichtigkeit.
16: Hohe Die kleinste obere Grenze von IlA(X) auf X. also das Supremum von IlA(X). heiSt Hohe hgt(A). Es gilt: hgt(A) = supxEx [IlA(X)]. Die Hohe von A kennzeichnet dasjenige Element Xo aus A mit dem groSten Zugehorigkeitwert Jl(Xo). Bei Normalisierung auf dieses Element gilt hgt(A) = 1. Die Normalisierung HiBt sich also durch Division der Zugehorigkeitsfunktion IlA (x) durch IlA(XO) erreichen. 3)}. 375)}. 11 Sei X = {10,20,50,100,200} die Menge der moglichen MeBbereichseinste11ungen x EX bei einem computergesteuerten MeBgerlit, das in der Qualitlitskontro11e eingesetzt werden solI.
10: Unscharfe Menge Sei X eine Menge von Elementen bzw. Objekten x, die hinsichtlich einer unscharfen Aussage mit einem Wahrheitswert ~A(X) auf Zugehorigkeit zu bewerten sind. Dann ist die Menge A der Wertepaare (x; ~A(X» mit eine unscharfe Menge auf X mit der Zugehorigkeitsfunktion Menge X heiBt "Grundbereich" oder "Grundmenge" von A. ~A(X). 6 dar: o+------~~---+------"'-~ o 5 8 Abb. 6. 1. 7 Ein Computerwerk kann aus Kapazitlitsgriinden pro Arbeitstag mindestens vier und hochstens neun Computer eines bestimmten Typs herstellen.