Download e-book for kindle: Betriebswirtschaftliche Anwendungen des Soft Computing: by Prof. Dr. Andreas Zell (auth.), Jörg Biethahn, Albrecht

By Prof. Dr. Andreas Zell (auth.), Jörg Biethahn, Albrecht Hönerloh, Jochen Kuhl, Marie-Claire Leisewitz, Volker Nissen, Martin Tietze (eds.)

ISBN-10: 3322868435

ISBN-13: 9783322868435

ISBN-10: 3528055960

ISBN-13: 9783528055967

Prof. Dr. Jörg Biethahn ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik i'm Institut für Wirtschaftsinformatik der Georg-August-Universität Göttingen. Dort sind auch Dr. Volker Nissen als Wiss. Assistent und Frau Marie-Claire Leisewitz sowie Herr Martin Tietze als Mitarbeiter beschäftigt. Dr. Albrecht Hönerloh arbeitet im Projektmanagement bei Kraft-Jacobs-Suchard, Bremen. Dr. Jochen Kuhl ist als selbständiger Unternehmensberater tätig. Alle Herausgeber verfügen über mehrjährige Erfahrungen im Bereich gentle Computing. Dr. Kuhl und Dr. Nissen sind die Sprecher des Arbeitskreises "Soft Computing in der Betriebswirtschaft" der AG Fuzzy Logik und smooth Computing Norddeutschland (AFN).

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Nur existiert jetzt zusatzlich eine lokale Nachbarschaftsbeziehung zwischen den Neuronen in einem m-dimensionalen Gitter. Meist wird aus Visualisierungsgriinden ein quadratisches 2D-Gitter verwendet, seltener werden hexagonale Gitter, eine lineare Kette oder ein dreidimensionales Gitter eingesetzt. 23 Einfilhrung in Kunstliche Neuronale Netze BildS: Netzstruktur der 50M3 Kohohen-N euronen 1, ... nderungen an einer Stelle auch die umliegenden Vektoren beeinflussen. Das "elastische Gitternetz" der Gewichtsvektoren der Neuronen definiert eine Art nichtlineare Regression der Referenzvektoren durch die Datenpunkte der Eingabevektoren.

Gewohnlich wlihlt man die Schwerpunktmethode, bei der derjenige scharfe Wert als Ausgabe verwendet wird, der 46 Fuzzy-Systeme unter dem Schwerpunkt der Flache der Zugehorigkeitsfunktion v* liegt (siehe auch Bild 4). Auch wenn die betrachteten Fuzzy-Systeme unscharfe Stiitzstellen in Form von Regeln darstellen, darf man nicht den Fehler machen, diese als Regeln im logischen Sinne interpretieren zu wollen. Man spricht im Zusammenhang mit Fuzzy-Interpolationsverfahren auch von Fuzzy-Logik im weiteren Sinn, urn den Unterschied zur Fuzzy-Logik im engeren Sinn herauszustellen, die eine Verallgemeinerung der herkommlichen zweiwertigen Logik zu einer mehrwertigen Logik darstellt.

Das NEFCLASS- 49 Fuzzy-Systeme und Neuro-Fuzzy-Systeme System (neuro fuzzy classification) [Nauck/Kruse 1996] dient zur Klassifikation von Daten. Es unterscheidet sich vom NEFPROXSystem in der Ausgabeschicht, die in diesem Fall Klassenbezeichnungen kodiert. BildS: Zwei NeuroFuzzy-Systeme vomTyp NEFPROX (links) bzw. NEFCLASS (rechts) Die in der Struktur kodierten Regeln lassen sich direkt ablesen. Jede Einheit der inneren Schicht reprasentiert eine Fuzzy-Regel. Die Regel Rz des dargestellten NEFPROX-Systems (Bild 5, links) lautet: IF Xl is ~1 (1) AND x2 is ~2(2) 'l'HEN Y1 is V1 (1) ,Y2 is V2(1).

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Betriebswirtschaftliche Anwendungen des Soft Computing: Neuronale Netze, Fuzzy-Systeme und Evolutionäre Algorithmen by Prof. Dr. Andreas Zell (auth.), Jörg Biethahn, Albrecht Hönerloh, Jochen Kuhl, Marie-Claire Leisewitz, Volker Nissen, Martin Tietze (eds.)


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