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.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Aktualisiert: 2023-04-02
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Eine Vermeidung von Informationsüberflutung stellt angesichts der rasanten Entwicklung von Informations- und Kommunikationstechnologien ein zentrales Problem in fast allen Unternehmens- und Lebensbereichen dar. Eine Überflutung mit Informationen führt aufgrund der beschränkten menschlichen Verarbeitungsfähigkeiten zu einer Filterung und hat zugleich Auswirkungen auf die Bereitschaft, Information zu verarbeiten. Der Autor zeigt in dieser Veröffentlichung, wie mit der Unterstützung von technischen Systemen eine Vermeidung von Informationsüberflutung realisiert werden kann. Das Hauptziel dieser Arbeit ist ein Vergleich von menschlichen und technischen Mechanismen der Informationsverarbeitung, um daraus ein System abzuleiten, welches bei der Vermeidung von Informationsüberflutung behilflich sein kann. Besondere Berücksichtigung finden dabei Intelligente Agentensysteme und ihre Anwendung. Das Buch richtet sich sowohl an Führungskräfte der Wirtschaft als auch an Entscheidungsträger im informationstechnischen Umfeld. Es eignet sich auch als Einführung in die Materie der Informationsüberflutung und deren Vermeidung und ist so sowohl für Dozenten wie gleichermaßen für Studenten interessant.
Aktualisiert: 2020-12-04
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Die Arbeit untersucht den Einsatz von "general regression neuro-fuzzy networks" (GRNFN) für die Modellbildung bei der Prozessüberwachung. Anhand von Zustandsvektoren können Qualitätsprognosen abgeleitet, aber auch neue, unbekannte Prozesszustände erkannt werden. Eigenschaften von GRNFN-Modellen werden im Detail untersucht und diese erfolgreich zur Prozessüberwachung der Prozesskette beim Ultraschallschweißen von Kunststoffteilen eingesetzt.
Aktualisiert: 2022-09-09
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Aktualisiert: 2023-04-07
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