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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.
List of contents
I Neuronale Netze.- 1 Einleitung.- 2 Schwellenwertelemente.- 3 Allgemeine neuronale Netze.- 4 Mehrschichtige Perzeptren.- 5 Radiale-Basisfunktionen-Netze.- 6 Selbstorganisierende Karten.- 7 Hopfield-Netze.- 8 Rückgekoppelte Netze.- II Fuzzy-Systeme.- 9 Einleitung.- 10 Fuzzy-Systeme und -Verfahren.- III Neuro-Fuzzy-Systeme.- 11 Einleitung.- 12 Typen von Neuro-Fuzzy-Systemen.- 13 Das generische Fuzzy-Perzeptron.- 14 Fuzzy-Regeln aus Daten lernen.- 15 Optimierung von Fuzzy-Regelbasen.- 16 Fuzzy-Regelung mit NEFCON.- 17 Klassifikation mit NEFCLASS.- 18 Funktionsapproximation mit NEFPROX.- 19 Anwendung von Neuro-Fuzzy-Systemen.- IV Anhänge.- A Geradengleichungen.- B Regression.- C Aktivierungsumrechnung.
About the author
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.
Summary
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.
Foreword
Intelligente Systeme dank Neuro und Fuzzy
Additional text
"Das Buch repräsentiert eine gelungene Darstellung von grundlegenden Konzepten, Anwendungsfragen und Implementierungen der verschiedenen Ansätze. Es eignet sich besonders für einführende Vorlesungen."
Zentralblatt MATH, 1086, 12/2006
Report
"Das Buch repräsentiert eine gelungene Darstellung von grundlegenden Konzepten, Anwendungsfragen und Implementierungen der verschiedenen Ansätze. Es eignet sich besonders für einführende Vorlesungen."
Zentralblatt MATH, 1086, 12/2006
