Aktualisiert: 2023-07-02
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Einführung in die Fuzzy-Logik
Schlüsselwort: Unscharfe Menge
Einführung in die Fuzzy-Logik
Einführung in die Fuzzy-Logik
Risikoorientierte Datenprüfung bei unscharfen Informationen.
In der vorliegenden Monographie knüpft der Autor an die Anfang der 80er Jahre unterbrochene Theoriediskussion im Bereich des Prüfungswesens an und untersucht Möglichkeiten zur Integration der in neuerer Zeit aufkommenden Ansätze zur Orientierung von Prüfungen am Risiko.
In einem Modell werden zunächst unscharfe Informationen, die für die Ableitung des Prüfungsurteils verwendet werden, als Ursache für das Prüfungsrisiko identifiziert. Im Unterschied zu den bisherigen Ansätzen sind nicht die einzelnen Risikokomponenten, sondern die unterschiedlichen Formen von Unschärfe der Prüfungsinformationen Ausgangspunkt der Untersuchung. Es erfolgt daher zunächst eine Analyse der bei den einzelnen Prüfungsmethoden auftretenden Unschärfe. Außerdem werden unterschiedliche Maße, namentlich Wahrscheinlichkeiten, Glaubwürdigkeiten sowie allgemeine Unschärfemaße aus der Fuzzy Set Theorie, im Hinblick auf ihre Eignung zur Messung des Prüfungsrisikos untersucht. Anschließend wird geprüft, inwieweit die bei den einzelnen Prüfungsmethoden auftretende Unschärfe, die aus der Verwendung von Zufallsstichprobenverfahren oder sprachlicher Ungenauigkeit bei der Formulierung von Gesetzmäßigkeiten resultieren kann, durch die einzelnen Maße abgebildet wird.
Der Autor beschließt die Untersuchung mit einem Vorschlag, wie die Einzelrisiken aus den bei Prüfungen eingesetzten Methoden zu einem Gesamtrisikomaß aggregiert werden können, bzw. welche Weiterentwicklungen bei den einzelnen Prüfungsmethoden notwendig werden, um deren Integration in einen risikoorientierten Prüfungsansatz zu ermöglichen.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Existenzsicherung von Unternehmen bei unsicheren Erwartungen.
Die Arbeit stellt ein Simulationsmodell zur Unterstützung von Management-Entscheidungen vor. Das Unternehmen wird beliebig definiert und bildet alle wichtigen Finanzströme ab. Die Entscheidungen basieren auf einem Regelungskonzept, bei dem der Anwender in Abhängigkeit von den Umwelt- und Unternehmensdaten Investitionen tätigt. Die Maßnahmen werden entweder interaktiv zur Laufzeit am Bildschirm oder im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation mit Hilfe eines Fuzzy-Logic-Controllers ausgeführt. Alternativ simuliert der Anwender einen Markt mit mehreren Anbietern, die individuelle Strategien verfolgen können.
Die Ergebnisse der Simulationen zeigen, daß bei schwankenden Produktpreisen insbesondere die ersten Jahre kritisch für die Existenz sind. In Abhängigkeit von der Risikoakzeptanz kann die maximal tolerierbare Verschuldung beim Aufbau des Unternehmens festgelegt werden. Um die Existenz nachhaltig zu sichern, ist eine Wachstumsstrategie notwendig. Dabei sind die Fuzzy-Logic-Ansätze naiven Steuerungsverfahren überlegen. Kleine Wachstumsgrößen erweisen sich als ineffizient.
Bei den Marktsimulationen hängt der Erfolg einer Strategie von der Güte der Regelung, vom Verhalten der übrigen Marktteilnehmer und von der Volatilität der Produktpreise ab.
Bei allen Simulationen stellt sich heraus, daß langfristig erfolgreiche Strategien keine risikoscheuen Varianten sind. Das Unternehmen muß bereit sein, temporär höhere Verschuldungen zu akzeptieren.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Risikoorientierte Datenprüfung bei unscharfen Informationen.
In der vorliegenden Monographie knüpft der Autor an die Anfang der 80er Jahre unterbrochene Theoriediskussion im Bereich des Prüfungswesens an und untersucht Möglichkeiten zur Integration der in neuerer Zeit aufkommenden Ansätze zur Orientierung von Prüfungen am Risiko.
In einem Modell werden zunächst unscharfe Informationen, die für die Ableitung des Prüfungsurteils verwendet werden, als Ursache für das Prüfungsrisiko identifiziert. Im Unterschied zu den bisherigen Ansätzen sind nicht die einzelnen Risikokomponenten, sondern die unterschiedlichen Formen von Unschärfe der Prüfungsinformationen Ausgangspunkt der Untersuchung. Es erfolgt daher zunächst eine Analyse der bei den einzelnen Prüfungsmethoden auftretenden Unschärfe. Außerdem werden unterschiedliche Maße, namentlich Wahrscheinlichkeiten, Glaubwürdigkeiten sowie allgemeine Unschärfemaße aus der Fuzzy Set Theorie, im Hinblick auf ihre Eignung zur Messung des Prüfungsrisikos untersucht. Anschließend wird geprüft, inwieweit die bei den einzelnen Prüfungsmethoden auftretende Unschärfe, die aus der Verwendung von Zufallsstichprobenverfahren oder sprachlicher Ungenauigkeit bei der Formulierung von Gesetzmäßigkeiten resultieren kann, durch die einzelnen Maße abgebildet wird.
Der Autor beschließt die Untersuchung mit einem Vorschlag, wie die Einzelrisiken aus den bei Prüfungen eingesetzten Methoden zu einem Gesamtrisikomaß aggregiert werden können, bzw. welche Weiterentwicklungen bei den einzelnen Prüfungsmethoden notwendig werden, um deren Integration in einen risikoorientierten Prüfungsansatz zu ermöglichen.
Aktualisiert: 2023-06-01
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Existenzsicherung von Unternehmen bei unsicheren Erwartungen.
Die Arbeit stellt ein Simulationsmodell zur Unterstützung von Management-Entscheidungen vor. Das Unternehmen wird beliebig definiert und bildet alle wichtigen Finanzströme ab. Die Entscheidungen basieren auf einem Regelungskonzept, bei dem der Anwender in Abhängigkeit von den Umwelt- und Unternehmensdaten Investitionen tätigt. Die Maßnahmen werden entweder interaktiv zur Laufzeit am Bildschirm oder im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation mit Hilfe eines Fuzzy-Logic-Controllers ausgeführt. Alternativ simuliert der Anwender einen Markt mit mehreren Anbietern, die individuelle Strategien verfolgen können.
Die Ergebnisse der Simulationen zeigen, daß bei schwankenden Produktpreisen insbesondere die ersten Jahre kritisch für die Existenz sind. In Abhängigkeit von der Risikoakzeptanz kann die maximal tolerierbare Verschuldung beim Aufbau des Unternehmens festgelegt werden. Um die Existenz nachhaltig zu sichern, ist eine Wachstumsstrategie notwendig. Dabei sind die Fuzzy-Logic-Ansätze naiven Steuerungsverfahren überlegen. Kleine Wachstumsgrößen erweisen sich als ineffizient.
Bei den Marktsimulationen hängt der Erfolg einer Strategie von der Güte der Regelung, vom Verhalten der übrigen Marktteilnehmer und von der Volatilität der Produktpreise ab.
Bei allen Simulationen stellt sich heraus, daß langfristig erfolgreiche Strategien keine risikoscheuen Varianten sind. Das Unternehmen muß bereit sein, temporär höhere Verschuldungen zu akzeptieren.
Aktualisiert: 2023-05-20
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Existenzsicherung von Unternehmen bei unsicheren Erwartungen.
Die Arbeit stellt ein Simulationsmodell zur Unterstützung von Management-Entscheidungen vor. Das Unternehmen wird beliebig definiert und bildet alle wichtigen Finanzströme ab. Die Entscheidungen basieren auf einem Regelungskonzept, bei dem der Anwender in Abhängigkeit von den Umwelt- und Unternehmensdaten Investitionen tätigt. Die Maßnahmen werden entweder interaktiv zur Laufzeit am Bildschirm oder im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation mit Hilfe eines Fuzzy-Logic-Controllers ausgeführt. Alternativ simuliert der Anwender einen Markt mit mehreren Anbietern, die individuelle Strategien verfolgen können.
Die Ergebnisse der Simulationen zeigen, daß bei schwankenden Produktpreisen insbesondere die ersten Jahre kritisch für die Existenz sind. In Abhängigkeit von der Risikoakzeptanz kann die maximal tolerierbare Verschuldung beim Aufbau des Unternehmens festgelegt werden. Um die Existenz nachhaltig zu sichern, ist eine Wachstumsstrategie notwendig. Dabei sind die Fuzzy-Logic-Ansätze naiven Steuerungsverfahren überlegen. Kleine Wachstumsgrößen erweisen sich als ineffizient.
Bei den Marktsimulationen hängt der Erfolg einer Strategie von der Güte der Regelung, vom Verhalten der übrigen Marktteilnehmer und von der Volatilität der Produktpreise ab.
Bei allen Simulationen stellt sich heraus, daß langfristig erfolgreiche Strategien keine risikoscheuen Varianten sind. Das Unternehmen muß bereit sein, temporär höhere Verschuldungen zu akzeptieren.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Risikoorientierte Datenprüfung bei unscharfen Informationen.
In der vorliegenden Monographie knüpft der Autor an die Anfang der 80er Jahre unterbrochene Theoriediskussion im Bereich des Prüfungswesens an und untersucht Möglichkeiten zur Integration der in neuerer Zeit aufkommenden Ansätze zur Orientierung von Prüfungen am Risiko.
In einem Modell werden zunächst unscharfe Informationen, die für die Ableitung des Prüfungsurteils verwendet werden, als Ursache für das Prüfungsrisiko identifiziert. Im Unterschied zu den bisherigen Ansätzen sind nicht die einzelnen Risikokomponenten, sondern die unterschiedlichen Formen von Unschärfe der Prüfungsinformationen Ausgangspunkt der Untersuchung. Es erfolgt daher zunächst eine Analyse der bei den einzelnen Prüfungsmethoden auftretenden Unschärfe. Außerdem werden unterschiedliche Maße, namentlich Wahrscheinlichkeiten, Glaubwürdigkeiten sowie allgemeine Unschärfemaße aus der Fuzzy Set Theorie, im Hinblick auf ihre Eignung zur Messung des Prüfungsrisikos untersucht. Anschließend wird geprüft, inwieweit die bei den einzelnen Prüfungsmethoden auftretende Unschärfe, die aus der Verwendung von Zufallsstichprobenverfahren oder sprachlicher Ungenauigkeit bei der Formulierung von Gesetzmäßigkeiten resultieren kann, durch die einzelnen Maße abgebildet wird.
Der Autor beschließt die Untersuchung mit einem Vorschlag, wie die Einzelrisiken aus den bei Prüfungen eingesetzten Methoden zu einem Gesamtrisikomaß aggregiert werden können, bzw. welche Weiterentwicklungen bei den einzelnen Prüfungsmethoden notwendig werden, um deren Integration in einen risikoorientierten Prüfungsansatz zu ermöglichen.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Neuro + Fuzzy
Behandelt Grundlagen, Perspektiven und Werkzeuge neuronaler Netze und ihre Anwendungen in Zusammenhang mit Fuzzy-Technologien in der Automatisierungstechnik und für die Datenanalyse.
Aktualisiert: 2022-06-04
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Fuzzy Logic
Fuzzy Logic - 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.
Aktualisiert: 2022-06-04
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Einführung in die Fuzzy-Logik
Fuzzy-Systeme
Fuzzy Sets and Fuzzy Logic
Methods from Fuzzy Logic since the end of the 80th were the sources for remarkable applications of computer modelling in fields which before looked essentially inaccessible. The main tool for that, the fuzzy controllers - a method of rule based rough modelling using fuzzy information - is presented in this book and investigated from a mathematical point of view. The basic notions from fuzzy set theory and many-valued logic are explained in detail, and a theory of fuzzy equations and systems of them is developed and applied to fuzzy controllers. The final chapter discussed methodological issues arising out of the process of developing and evaluating fuzzy models. Methoden der Fuzzy-Logik haben seit dem Ende der 80er Jahre zu bemerkenswerten Automatisierungslösungen in Bereichen geführt, die zuvor dem Computereinsatz weitgehend verschlossen schienen. Die dabei vor allem benutzten unscharfen Regler, eine Methode regelbasierter Grobmodellierungen mit Hilfe unscharfer Informationen, werden in diesem Buch dargestellt und mathematisch untersucht. Die dazu nötigen Grundlagen aus der Theorie der fuzzy sets und der mehrwertigen Logik werden ausgiebig erörtert, und es wird eine Theorie unscharfer Gleichungssysteme und ihrer Lösbarkeit entwickelt und auf unscharfe Regler angewendet. Ein Kapitel zu methodologischen Problemen der Bildung und Bewertung unscharfer Modelle beschließt das Werk, das als Standardwerk Theoretikern und Praktikern empfohlen ist.
Aktualisiert: 2022-02-23
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Fuzzy Logic
Der Begriff Fuzzy Logic wird überall dort gebraucht, wo ein Systemverhalten nicht genau beschrieben werden kann. In der Theorie unscharfer Mengen können im Gegensatz zur klassischen Theorie auch fließende Übergänge beschrieben werden. Dieses Buch liefert eine Einführung in die Theorie und aktuelle Anwendungsmöglichkeiten der Fuzzy Logic. Beispiele aus der Elektronik erläutern wesentliche Elemente der Fuzzy Logic.
Aktualisiert: 2022-05-26
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Fuzzybasierte Controllinginstrumente
Auf der Basis der Fuzzy-Set-Theorie stellt Magdalena Mißler-Behr das Anwendungspotenzial der unscharfen Mengen im Controlling dar.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Konzeption eines Management Support Systems zur Frühaufklärung
Fuzzy Datenanalyse durch kontextbasierte Datenbankanfragen mit Beispielen aus der Logistik
Der Autor erweitert das fuzzy-relationale Datenmodell, um eine Klassifikation durch eine kontextbasierte Anfrage zu erreichen. Das Verfahren erlaubt, numerische und nicht numerische Merkmale gemeinsam zu verarbeiten.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Entwurf von Fuzzy-Reglern mit Genetischen Algorithmen
Neben den theoretischen Grundlagen beschreibt dieses Buch die Arbeitsweise und den Einsatz eines Genetischen Algorithmus zum Erstellen der Wissensbasis eines Fuzzy-Systems. Einen Schwerpunkt des Buches bildet die konkrete Anwendung der Methodik bei einem mobilen Roboter.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Operations Research
Die Beiträge dieses Buches beschäftigen sich in wissenschaftlich anspruchsvoller und verständlicher Form mit praktischen Anwendungen und aktuellen theoretischen Entwicklungen des Operations Research und angrenzender Gebiete wie Künstliche Intelligenz und Wirtschaftsinformatik. Die verschiedenen Abschnitte behandeln schwerpunktmäßig neuere Algorithmen und ihre Anwendungen - etwa Heuristiken und genetische Algorithmen, die Modellierung realer Problemstellungen, Fuzzy Sets-Theorie und ihre Anwendungen, insbesondere in wissensbasierten Systemen, Anwendungen in Investition und Finanzierung sowie Planungs- und Informationssysteme.
Aktualisiert: 2023-04-02
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