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SoftComputing


 
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 Ver. 1.0 / 2008         eBooks nur für WINDOWS!
 

Nr.16     (Endpreise, keine weitere Kosten)

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Das eBook mit über 120 Seiten beschreibt die drei Hauptmethoden von Softcomputing, nämlich Fuzzy-Logik, Neuronale Netzwerke und Genetische Algorithmen. Zum Schluss wird noch kurz auf die Chaos-Theorie kurz eingegangen.

Softcomputing kann in vielen Bereichen, wie Technik, Finanzwirtschaft, Medizin, Wettervorhersage usw. angewendet werden. Dieses eBook konzentriert sich auf die Technik, nämlich Automatisierungstechnik und Regelungstechnik.

Wir werden die Fuzzy-Logik für die Regelung benutzen, Neuronale Netzwerke für Streckenidentifikation und die Genetischen Algorithmen für die Parameteroptimierung von nichtlinearen Prozessen. Weiter wird auch auf Prognose, Diagnose, Mustererkennung eingegangen.

 

Das eBook richtet sich an Anfänger, die mit geringen Kenntnissen aus der Regelungstechnik und ohne viel Mathematik, Fuzzy-Logik, Neuronale Netzwerke und Genetische Algorithmen kennen lernen wollen. Anhand von Beispielen aus der Praxis und mit zahlreichen Bildern und Animationen wird das Verstehen der teilweise doch komplexen Algorithmen erleichtert.

Inhalt

 Fuzzy Logik

  • Fuzzy Logik
  • Mengenlehre
  • Mathematische Beschreibung der Mengen
  • Zugehörigkeit
  • Rechnen mit Mengen
  • Rechnen mit Mengen
  • Kleine und große Menschen = scharf
  • Kleine und große menschen = unscharf
  • Unscharfe Zugehörigkeit
  • Fuzzy-Komplement
  • Fuzzy-Durchschnitt (UND)
  • Fuzzy-Vereinigung (ODER)
  • Gesetze der Mengenlehre
  • Der Satz vom ausgeschlossenen Dritten bzw. Widerspruch
  • Seltsame Behauptungen
  • Wahrheit und Lüge treffen sich in einem Punkt
  • Relationen
  • Wahrscheinlichkeit (Probability)
  • Möglichkeitstheorie (Possibility)
  • Fuzzy-Logik und Technik

 Fuzzy Regelung

  • Was ist eine Regelung?
  • Beispiel Duschen
  • Wassertemperatur fuzzifizieren
  • Linguistische Variablen
  • Regelbasis
  • Ausgang Zugehörigkeitsfunktionen
  • Regelbasis vervollständigen
  • Inferenz
  • Aggregation
  • Implikation
  • Akkumulation
  • Schwerpunktmethode
  • Kennlinie
  • Linear und nichtlinear
  • Zwei Eingangssignale und ein Ausgang
  • Aggregation und Implikation
  • Akkumulation
  • Singletones
  • 3D-Kennfeld
  • Das Werkzeug FLOP
  • Beispiel FLOP
  • Beispiel FLOP
  • Beispiel FLOP
  • Implementierung der Kennfelder
  • Vorteile der Fuzzy-Kennfelder

 Fuzzy Regler

  • P-Regler
  • Fuzzy P-Regler linear
  • Fuzzy P-Regler nichtlinear
  • Dynamische Regler
  • Fuzy PD-Regler
  • Beispiel
  • Fuzzy PI-Regler (Stellungsalgorithmus)
  • Fuzzy PI-Regler (Geschwindigkeitsalgorithmus)
  • Regeln und Kennfeld
  • Fuzzy PID-Regler
  • Fuzzy-PID-Regler mit ODER-Operator
  • Parameter Normierung
  • Fuzzy Zustandsregler
  • Fuzzy Adaption der PID-Parameter
  • Fuzzy Störgrößenaufschaltung
  • Fuzzy bildet den Anlageführer nach
  • Fuzzy Sollwertgenerator
  • Fuzzy Mehrgrößenregelung
  • Fuzzy Fehlerdiagnose
  • Modellbasierte Fuzzy-Regelung
  • Fuzzy Modell-Linearisierung
  • Neuronale Netzwerke

 Neuronale Netze

  • Einführung
  • Das Gehirn
  • Gehirn und seine Leistungsfähigkeit
  • Das Netzwerk
  • Neuronen
  • Das Neuron und Synapse
  • Lernen
  • Die künstlichen Elemente
  • Funktion der künstlichen Elemente
  • Beispiel XOR-Funktion
  • Beispiel XOR-Funktion
  • Separierbarkeit
  • Wie lernt der Mensch?
  • Überwachtes Lernen
  • Lineare und nichtlineare Transferfunktionen
  • Wie verändert man die Gewichte?
  • Backpropagation Methode
  • Backpropagation Methode (Mathematik)
  • Backpropagation Methode (Mathematik)
  • Lernrate
  • Lokale und globale Minima
  • Optimierungsverfahren
  • Lernen ohne Lehrer
  • Netzformen
  • Lerndaten und Lernerfolge
  • NN in der Praxis

 Anwendung neuronale Netzwerke

  • Einführung
  • Identifikation einer Regelstrecke
  • Beispiel Identifikation
  • Anzahl der Neuronen und Topologie
  • Trainings- und Validierungsdaten
  • Zustandsraum und Normierung
  • Abbruchschranke für den Lernvorgang
  • Identifikation des Menschen als Regler
  • Identifikation des Menschen als Regler
  • NN lernt LKW rückwärts fahren
  • NN fährt LKW rückwärts
  • Neuro-Fuzzy
  • NN in Fuzzy-System transformieren und vice versa
  • Datenanalyse
  • Verfahren zur Klassenbildung
  • Diagnose und Prognose
  • Data-Mining (Datenbergbau)
  • Tools zu neuronalen Netzwerken

  Genetische Algorithmen

  • Was bedeutet Optimierung?
  • Charles Darwin
  • Evolutionäre Algorithmen
  • Genetische Algorithmen
  • Genetische Kodierung in der Natur
  • Funktionsweise genetischer Algorithmen
  • Kodierung der Parameter
  • Population
  • Fitness Funktion
  • Ablauf der Optimierung
  • Selektion
  • Modifikation der genetischen Informationen
  • Crossover
  • Mutation
  • Nachkommen und die nächste Generation
  • Chaos

 Chaos Theorie

  • Einführung
  • Wettervorhersage
  • Vorhersage und Determinismus
  • Feigenbaum-Diagramm und Mandelbrotmengen
  • Das Lorenz-Wasserrad
 


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Last Update: 05.06.2015

 

 

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