Neuronale Netze sind parallele datenverarbeitende Strukturen, die sich selbst ver�ndern k�nnen. Mittels dieser F�higkeit versucht ein Neuronales Netz ein durch Trainingsbeispiele vorgegebenes Ein- und Ausgabeverhalten nachzuahmen und Interpolationseigenschaften zu entwickeln. Fuzzy-Logic ist eine Erweiterung der klassischen Logik in dem Sinne, dass sie statt zwei Werten s�mtliche Werte aus aus dem Intervall [0,1] als Wahrheitswerte zul�sst. Mit solchen Fuzzy-Werten k�nnen vage oder unsichere Daten aus der realen ...
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Neuronale Netze sind parallele datenverarbeitende Strukturen, die sich selbst ver�ndern k�nnen. Mittels dieser F�higkeit versucht ein Neuronales Netz ein durch Trainingsbeispiele vorgegebenes Ein- und Ausgabeverhalten nachzuahmen und Interpolationseigenschaften zu entwickeln. Fuzzy-Logic ist eine Erweiterung der klassischen Logik in dem Sinne, dass sie statt zwei Werten s�mtliche Werte aus aus dem Intervall [0,1] als Wahrheitswerte zul�sst. Mit solchen Fuzzy-Werten k�nnen vage oder unsichere Daten aus der realen Welt, wie z.B. die linguistischen Terme kurz oder leicht, einfach und zutreffend modelliert werden. Der Autor gibt eine umfassende Einf�hrung in die Theorie und Praxis der nat�rlichen Informationsverarbeitung, der k�nstlichen Neuronalen Netze, der Fuzzy-Logic und der genetischen Algorithmen sowie der Kombination der letzten drei genannten Gebiete zu komplexeren Modellen des Soft-Computing . Zudem werden praktische Anwendungen wie die Optimierung von Fuzzy-Controllern mittels Neuronaler Netze beschrieben.
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