Verfügbarkeit: Computational Intelligence | Technische Universität München

Computational Intelligence: eine Einführung in Probleme, Methoden und technische Anwendungen

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Bibliographische Detailangaben
Beteilige Person:	Kroll, Andreas 1967- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	München Oldenbourg 2013
Schlagwörter:	Soft Computing Künstliche Intelligenz Lehrbuch
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Umfang:	XVIII, 428 S. Ill., graph. Darst.
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adam_text	IMAGE 1 INHALTSVERZEICHNIS TEIL I: EINFUEHRUNG 1 1 EINFUEHRUNG 3 1.1 NEUE HERAUSFORDERUNGEN AN TECHNISCHE SYSTEME 3 1.2 KOMPLEXE, KOMPLIZIERTE UND CHAOTISCHE SYSTEME 4 1.3 GRENZEN TRADITIONELLER BERECHNUNGSMETHODEN 4 1.4 NATURINSPIRIERTE BERECHNUNGSMETHODEN 5 1.4.1 BIONIK 5 1.4.2 KUENSTLICHE INTELLIGENZ 8 1.4.3 NATURAL COMPUTING 10 1.4.4 SOFT COMPUTING 11 1.4.5 COMPUTATIONAL INTELLIGENCE 11 1.5 ABSCHLIESSENDE BEMERKUNGEN 15 2 PROBLEMSTELLUNGEN UND LOESUNGSANSAETZE 17 2.1 EINFUHRENDE BEISPIELE 17 2.2 MUSTERERKENNUNG UND KLASSIFIKATION 21 2.2.1 EINFUEHRUNG IN DIE PROBLEMSTELLUNG 21 2.2.2 ENTWURFS- UND AUSLEGUNGSKONZEPTE 25 2.2.3 KRITERIEN ZUR ERGEBNISBEWERTUNG 33 2.2.4 PRAKTISCHE BEISPIELE 34 2.2.5 WEITERFUEHRENDE LITERATUR 36 2.2.6 ZUSAMMENFASSENDE BEWERTUNG 36 2.3 MODELLBILDUNG 38 2.3.1 EINFUHRUNG IN DIE PROBLEMSTELLUNG 38 2.3.2 ENTWURFS- UND AUSLEGUNGSKONZEPTE 42 2.3.3 KRITERIEN ZUR ERGEBNISBEWERTUNG 47 2.3.4 PRAKTISCHE BEISPIELE 54 2.3.5 WEITERFUHRENDE LITERATUR 57 2.3.6 ZUSAMMENFASSENDE BEWERTUNG 58 2.4 REGELUNG 60 2.4.1 EINFUEHRUNG IN DIE PROBLEMSTELLUNG 60 2.4.2 ENTWURFS- UND AUSLEGUNGSKONZEPTE 63 2.4.3 KRITERIEN ZUR ERGEBNISBEWERTUNG 75 HTTP://D-NB.INFO/102892805X IMAGE 2 XII INHALTSVERZEICHNIS 2.4.4 PRAKTISCHE BEISPIELE 78 2.4.5 WEITERFUEHRENDE LITERATUR 82 2.4.6 ZUSAMMENFASSENDE BEWERTUNG 82 2.5 OPTIMIERUNG UND SUCHE 84 2.5.1 EINFUHRUNG IN DIE PROBLEMSTELLUNG 84 2.5.2 ENTWURFS- UND AUSLEGUNGSKONZEPTE 90 2.5.3 KRITERIEN ZUR ERGEBNISBEWERTUNG 93 2.5.4 PRAKTISCHE BEISPIELE 95 2.5.5 WEITERFUHRENDE LITERATUR 98 2.5.6 ZUSAMMENFASSENDE BEWERTUNG 99 2.6 BEISPIELE UND BENCHMARKS 101 TEIL II: FUZZY-SYSTEME 103 3 EINLEITUNG 105 4 ALLGEMEINE PRINZIPIEN 107 4.1 FUZZY-MENGEN, GRUNDOPERATIONEN UND LINGUISTISCHE VARIABLEN 107 4.2 MAMDANI-FUZZY-SYSTEME 111 4.3 RELATIONALE FUZZY-SYSTEME 116 4.4 TAKAGI-SUGENO-SYSTEME 119 4.5 MULTIVARIATE ZUGEHOERIGKEITSFUNKTIONEN UND ALLG. FUZZY-PARTITIONIERUNGEN 121 4.6 GEGENUEBERSTELLUNG VON MAMDANI- UND TAKAGI-SUGENO-FUZZY-SYSTEMEN 124 4.7 KURZE HISTORIE 124 5 CLUSTERVERFAHREN 127 5.1 GRUNDLEGENDE PRINZIPIEN 127 5.1.1 ABSTAND UND METRIK 127 5.1.2 EINFACHES BEISPIEL: NAECHSTE-NACHBARN-KLASSIFIKATION 130 5.2 UMSETZUNG 131 5.2.1 ABLAUF EINES CLUSTERVERFAHRENS 133 5.2.2 C-MEANS-ALGORITHMUS 133 5.2.3 FUZZY-C-MEANS-ALGORITHMUS 134 5.2.4 GUSTAFSON-KESSEL-ALGORITHMUS 140 5.2.5 BESTIMMUNG DER CLUSTERANZAHL BEI FUZZY-CLUSTERVERFAHREN 144 5.2.6 WAHL DES UNSCHAERFEPARAMETERS 146 5.2.7 VERFAHRENSERWEITERUNGEN 147 IMAGE 3 INHALTSVERZEICHNIS XIII 6 DATENGETRIEBENE MODELLBILDUNG 149 6.1 EINFUHRUNG 149 6.2 LINEARE SYSTEMIDENTIFIKATION 149 6.2.1 IDENTIFIKATION STATISCHER LIP-MODELLE MITTELS LS-VERFAHREN 150 6.2.2 IDENTIFIKATION LINEARER DYNAMISCHER EINGROESSENMODELLE 154 6.2.3 ABLAUF EINER IDENTIFIKATION 160 6.3 FUZZY-MODELLE 162 6.3.1 STATISCHE FUZZY-MODELLE 162 6.3.2 GEWINNUNG ZEITKONTINUIERLICHER DYNAMISCHER FUZZY-MODELLE 170 6.3.3 IDENTIFIKATION ZEITDISKRETER DYNAMISCHER TAKAGI-SUGENO-MODELLE 171 7 REGELUNG 177 7.1 EINFUHRUNG 177 7.2 MAMDANI-FUZZY-REGLER 178 7.2.1 FUZZY-P-REGLER 178 7.2.2 FUZZY-PI/PD-REGLER 181 7.2.3 ANMERKUNGEN 183 7.3 FUZZY-BASIERTE SELBSTEINSTELLUNG FUER PI-REGLER 184 7.4 RELATIONALER FUZZY-REGLERENTWURF 185 7.4.1 REGLERENTWURF DURCH MODELLINVERSION 185 7.4.2 FUZZY-VORSTEUERUNG 187 7.5 FUZZY-GAIN-SCHEDULING UND TAKAGI-SUGENO-REGLER 189 7.5.1 LINEARE ZUSTANDSMODELLE 190 7.5.2 AFFINE ZUSTANDSMODELLE 192 7.6 REALISIERUNGSASPEKTE 195 8 ANWENDUNGSBEISPIELE 197 8.1 CLUSTERUNG MITTELS FUZZY-C-MEANS 197 8.1.1 FEHLERERKENNUNG UND -ISOLIERUNG BEI BRENNSTOFFZELLEN 197 8.1.2 KLINISCHE INSTRUMENTEILE GANGANALYSE 198 8.2 FUZZY-KLASSIFIKATION (NICHT LINEAR SEPARIERBARES ZWEI-KLASSENPROBLEM) 199 8.3 FUZZY-MODELLBILDUNG 200 8.3.1 KENNFLAECHE EINES AXIALKOMPRESSORS 200 8.3.2 DYNAMISCHES MODELL EINER KLAERSCHLAMMVERBRENNUNGSANLAGE 202 8.4 MAMDANI-FUZZY-REGELUNG EINES DREI-TANKSYSTEMS 203 9 UEBUNGSAUFGABEN 209 9.1 CLUSTERUNG EINER OBJEKTMENGE 209 9.2 MAMDANI-FUZZY-REGLER 210 9.3 KOMPENSATION EINER NICHTLINEAREN VENTILKENNLINIE 211 IMAGE 4 XIV INHALTSVERZEICHNIS 9.4 ENTWURF EINER VORSTEUERUNG FUER EINEN VERBRENNUNGSPROZESS 213 9.5 FUZZY-KENNLINIENREGLER 216 TEIL III: KUENSTLICHE NEURONALE NETZE 221 10 EINLEITUNG 223 11 ALLGEMEINE PRINZIPIEN 225 11.1 NETZSTRUKTUREN UND -TOPOLOGIEN 225 11.1.1 SCHICHTEN 225 11.1.2 VORWAERTSGERICHTETE UND RUECKGEKOPPELTE NETZE 226 11.2 LERNKONZEPTE 227 11.3 UNIVERSELLE APPROXIMATION UND NETZSTRUKTUR 228 11.4 EFFIZIENZ UND LOESUNGSQUALITAET VON SUCHVERFAHREN 229 11.5 KURZE HISTORIE 230 12 MULTI-LAYER-PERCEPTRON-(MLP-)NETZE 233 12.1 AUFBAU UND FUNKTIONSPRINZIP EINES NEURONS 233 12.2 NETZAUFBAU UND UEBERTRAGUNGSVERHALTEN 234 12.3 TRAINING/LERNVERFAHREN 238 12.3.1 DELTA-REGEL 238 12.3.2 BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS 240 12.4 PROBLEME BEIM EINSATZ DES BACKPROPAGATION-VERFAHRENS 247 12.5 ERWEITERUNGEN DES BACKPROPAGATION-VERFAHRENS 248 12.6 MUSTERERKENNUNG MIT MLP-NETZEN 250 12.6.1 TRENNFLAECHENFORM UND EBENENANZAHL 250 12.6.2 TRAINING DES KLASSIFIKATORS 253 12.7 MODELLBILDUNG MIT MLP-NETZEN 259 12.8 MODELLBASIERTE PRAEDIKTIVE REGELUNG MIT MLP-NETZEN 260 13 RADIALE-BASISFUNKTIONEN-NETZE 261 13.1 NETZAUFBAU 261 13.2 BASISFUNKTIONEN 262 13.3 UEBERTRAGUNGSVERHALTEN 263 13.4 LERNVERFAHREN 265 13.4.1 FESTLEGUNG VON BASEN UND FORMPARAMETERN 265 13.4.2 ERMITTLUNG DER GEWICHTE 267 13.4.3 PARAMETEROPTIMIERUNG 267 13.5 METHODISCHE ERWEITERUNGEN 269 IMAGE 5 INHALTSVERZEICHNIS XV 14 SELBSTORGANISIERENDE KARTEN 271 14.1 NETZAUFBAU UND FUNKTIONSPRINZIP 271 14.2 LERNVERFAHREN 273 15 ANWENDUNGSBEISPIELE 279 15.1 KENNFLAECHE EINES AXIALKOMPRESSORS (MLP) 279 15.2 DYNAMISCHE MODELLIERUNG EINES SERVO-HYDRAULISCHEN ANTRIEBS (MLP) 281 15.3 DYNAMISCHE MODELLIERUNG EINES SERVO-PNEUMATISCHEN ANTRIEBS (MLP) 282 15.4 FLIESSKURVENMODELLIERUNG BEIM KALTWALZEN (MLP) 283 15.5 VIRTUELLER KRAFTSENSOR FUER ELASTISCHEN ROBOTERARM (MLP) 284 15.6 QUALITAETSKENNGROESSENVORHERSAGE BEI POLYMERISATIONSPROZESS MITTELS MLP-NETZ... 285 15.7 ZUSTANDSBEWERTUNG VON ENERGIEUEBERTRAGUNGSNETZEN (SOM) 287 15.8 ROUTENPLANUNG/TSP (SOM) 288 16 UEBUNGSAUFGABEN 291 16.1 EX-OR-FUNKTIONSAPPROXIMATION MITTELS MLP-NETZ 291 16.2 KLASSIFIKATION MITTELS MLP-NETZEN (1) 292 16.3 KLASSIFIKATION MITTELS MLP-NETZEN (2) 293 16.4 FUNKTIONSAPPROXIMATION MITTELS RBF-NETZ 294 16.5 TRAINING EINER KOHONENKARTE 295 TEIL IV: EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN 297 17 ALLGEMEINE PRINZIPIEN 299 .17.1 EINFUEHRUNG 299 17.2 GRUNDIDEE UND -SCHEMA EVOLUTIONAERER ALGORITHMEN 300 17.3 KURZE HISTORIE 303 18 GENETISCHE ALGORITHMEN 305 18.1 EINFUEHRUNG 305 18.2 PROBLEMKODIERUNG 306 18.3 ALGORITHMUSABLAUF 309 18.4 SELEKTION DER ELTERNTEILE 310 18.4.1 FITNESSPROPORTIONALE SELEKTION 310 18.4.2 RANGBASIERTE SELEKTION 313 18.4.3 TOURNIERBASIERTE SELEKTION 314 IMAGE 6 XVI INHALTSVERZEICHNIS 18.5 REKOMBINATION DURCH CROSS-OVER 314 18.5.1 BINAER KODIERTE KONTINUIERLICHE PROBLEME 315 18.5.2 REELL KODIERTE KONTINUIERLICHE PROBLEME 315 18.5.3 GANZZAHLIG ODER SYMBOLISCH KODIERTE PROBLEME 316 18.5.4 PERMUTATIONSPROBLEME 317 18.6 MUTATION 318 18.6.1 BINAER KODIERTE KONTINUIERLICHE PROBLEME 318 18.6.2 GANZZAHLIG, SYMBOLISCH ODER REELL KODIERTE PROBLEME 319 18.6.3 PERMUTATIONSPROBLEME 319 18.7 SELEKTION DER UEBERLEBENDEN/POPULATIONSMODELLE 320 18.8 ABBRUCHKRITERIUM 321 18.9 ERWEITERUNGEN/WEITERFUEHRENDES 321 18.10 ILLUSTRIERENDES BEISPIEL 321 19 EVOLUTIONSSTRATEGIEN 325 19.1 EINFUEHRUNG 325 19.2 PROBLEMKODIERUNG 327 19.3 STARTPOPULATION 327 19.4 ALGORITHMUSABLAUF 328 19.5 SELEKTION DER ELTERNTEILE 328 19.6 REKOMBINATION 328 19.7 MUTATION 328 19.7.1 RECHENBERGS L/5-(ERFOLGS-)REGEL 329 19.7.2 EINHEITLICHE MUTATIONSSCHRITTWEITENADAPTION 330 19.7.3 SEPARATE UNKORRELIERTE MUTATIONSSCHRITTWEITENADAPTION 330 19.7.4 SEPARATE KORRELIERTE MUTATIONSSCHRITTWEITENADAPTION 331 19.8 SELEKTION DER UEBERLEBENDEN/POPULATIONSMODELLE 331 19.9 ABBRUCHKRITERIUM 332 19.10 ERWEITERUNGEN/WEITERFUEHRENDES 332 19.11 ILLUSTRIERENDES BEISPIEL 333 20 GENETISCHES PROGRAMMIEREN 337 21 ANWENDUNGSBEISPIELE 341 21.1 FORMOPTIMIERUNG EINES ROHRKRUEMMERS (ES) 341 21.2 PFADPLANUNG FUER MOBILE ROBOTER (GA) 342 21.3 MODELLGENERIERUNG FUER BIOTECHNOLOGISCHE PROZESSE (GP) 343 IMAGE 7 INHALTSVERZEICHNIS XVII 22 UEBUNGSAUFGABEN 345 22.1 ROUTENPLANUNG FUER MOBILEN ROBOTER MITTELS GENETISCHEM ALGORITHMUS 345 22.2 EVOLUTIONSSTRATEGIE ZUR LOESUNG EINES KONTINUIERLICHEN OPTIMIERUNGSPROBLEMS 346 22.3 FORMOPTIMIERUNG MITTELS GENETISCHEM ALGORITHMUS 346 22.4 OPTIMIERUNG EINES FUZZY-SYSTEMS MITTELS GENETISCHEM ALGORITHMUS 348 TEIL V: WEITERFUEHRENDE METHODEN 349 23 HYBRIDE CL-SYSTEME 351 23.1 EINFUEHRUNG 351 23.2 NEURO-FUZZY-SYSTEME 353 23.2.1 METHODIK 353 23.2.2 ANWENDUNGSBEISPIEL SCHADENSDIAGNOSE VON ABWASSERROHREN 359 23.3 EVOLUTIONAERE FUZZY-SYSTEME 361 23.3.1 METHODIK 361 23.3.2 ANWENDUNGSBEISPIEL FUZZY-REGLUNG INVERSES ROTATIONSPENDEL 364 23.4 EVOLUTIONAERE NEURONALE NETZE 366 23.4.1 METHODIK 366 23.4.2 ANWENDUNGSBEISPIEL MLP-NETZOPTIMIERUNG 370 23.5 EVOLUTIONAERE NEURO-FUZZY-SYSTEME 372 23.6 WEITERFUEHRENDE LITERATUR 372 24 SCHWARMINTELLIGENZ & KUENSTLICHE IMMUNSYSTEME 375 24.1 EINFUEHRUNG 375 24.2 SCHWARMINTELLIGENZ 375 24.2.1 PARTIKELSCHWARMOPTIMIERUNG 375 24.2.2 AMEISENALGORITHMEN 378 24.2.3 WEITERFUEHRENDE LITERATUR 380 24.3 KUENSTLICHE IMMUNSYSTEME 380 24.3.1 BIOLOGISCHES VORBILD 380 24.3.2 TECHNISCHE UMSETZUNG 383 24.3.3 ANWENDUNGSBEISPIEL UNTERDRUECKUNG VON STOEREINWIRKUNGEN 385 24.3.4 WEITERFUEHRENDE LITERATUR 386 ANHANG 389 25 ANHANG 391 25.1 VERZEICHNIS HAEUFIGER FORMELZEICHEN UND ABKUERZUNGEN 391 25.2 VEKTOREN UND MATRIZEN 395 25.3 NORMALVERTEILUNG 397 IMAGE 8 XVIII INHALTSVERZEICHNIS 25.4 GRAPHEN 398 25.5 HERLEITUNG DES FCM-ALGORITHMUS 398 25.6 BERECHNUNGSPROGRAMME IM BEREICH DER CI 400 LITERATUR 403 VERZEICHNIS DER ANWENDUNGSBEISPIELE 423 INDEX 425
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