Verfügbarkeit: Computational Intelligence | Technische Universität München

Computational Intelligence: Probleme, Methoden und technische Anwendungen

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Bibliographische Detailangaben
Beteilige Person:	Kroll, Andreas 1967- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Berlin De Gruyter Oldenbourg [2016]
Ausgabe:	2. Auflage
Schriftenreihe:	De Gruyter Studium
Schlagwörter:	Soft Computing Fachhochschul-/Hochschulausbildung Lehrbuch
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ISBN:	9783110400663 3110400669

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS TEIL I: EINFUEHRUNG 1 1 EINLEITUNG 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 EINFUEHRENDE BEISPIELE 17 2.2 MUSTERERKENRIUNG UND KLASSIFIKATION 21 2.2.1 EINFUEHRUNG IN DIE PROBLEMSTELLUNG 21 2.2.2 ENTWURFS- UND AUSLEGUNGSKONZEPTE 24 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 EINFUEHRUNG IN DIE PROBLEMSTELLUNG 38 2.3.2 ENTWURFS- UND AUSLEGUNGSKONZEPTE 41 2.3.3 KRITERIEN ZUR ERGEBNISBEWERTUNG 47 2.3.4 PRAKTISCHE BEISPIELE 54 2.3.5 WEITERFUEHRENDE 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/1076283705 XIV 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 WEITERFUEHRENDE 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 6 DATENGETRIEBENE MODELLBILDUNG 149 6.1 EINFUEHRUNG 149 6.2 LINEARE SYSTEMIDENTIFIKATION 149 INHALTSVERZEICHNIS XV 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 171 6.3.3 IDENTIFIKATION ZEITDISKRETER DYNAMISCHER TAKAGI-SUGENO-MODELLE 172 7 REGELUNG 177 7.1 EINFUEHRUNG 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 INSTRUMENTELLE 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 9.4 ENTWURF EINER VORSTEUERUNG FUER EINEN VERBRENNUNGSPROZESS 213 9.5 FUZZY-KENNLINIENREGLER 216 9.6 FUNKTIONSAPPROXIMATION MITTELS TAKAGI-SUGENO-FUZZY-SYSTEM 219 XVI INHALTSVERZEICHNIS 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 LOESUNGSQUAL ITAET 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 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 MODELLPRAEDIKTIVE 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 271 INHALTSVERZEICHNIS XVII 14 SELBSTORGANISIERENDE (KOHONEN-)KARTEN 273 14.1 NETZAUFBAU UND FUNKTIONSPRINZIP 273 14.2 LERNVERFAHREN 275 15 ANWENDUNGSBEISPIELE 281 15.1 KENNFLAECHE EINES AXIALKOMPRESSORS (MLP) 281 15.2 DYNAMISCHE MODELLIERUNG EINES SERVO-HYDRAULISCHEN ANTRIEBS (MLP) 284 15.3 DYNAMISCHE MODELLIERUNG EINES SERVO-PNEUMATISCHEN ANTRIEBS (MLP) 285 15.4 FLIESSKURVENMODELLIERUNG BEIM KALTWALZEN (MLP) 286 15.5 VIRTUELLER KRAFTSENSOR FUER ELASTISCHEN ROBOTERARM (MLP) 287 15.6 QUALITAETSKENNGROESSENVORHERSAGE BEI POLYMERISATION (MLP) 288 15.7 ZUSTANDSBEWERTUNG VON ENERGIEUEBERTRAGUNGSNETZEN (SOM) 290 15.8 ROUTENPLANUNG/TSP (SOM) 291 16 UEBUNGSAUFGABEN 295 16.1 XOR-FUNKTIONSAPPROXIMATION MITTELS MLP-NETZ 295 16.2 KLASSIFIKATION MITTELS MLP-NETZEN (1) 296 16.3 KLASSIFIKATION MITTELS MLP-NETZEN (2) 297 16.4 KLASSIFIKATION MITTELS RBF-NETZ 298 16.5 FUNKTIONSAPPROXIMATION MITTELS RBF-NETZ 299 16.6 TRAINING EINER KOHONENKARTE 299 16.7 CLUSTERUNG UND KLASSIFIKATION MITTELS KOHONENKARTE 300 TEIL IV: EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN 303 17 ALLGEMEINE PRINZIPIEN 305 17.1 EINFUEHRUNG 305 17.2 GRUNDIDEE UND -SCHEMA EVOLUTIONAERER ALGORITHMEN 306 17.3 KURZE HISTORIE 309 18 GENETISCHE ALGORITHMEN 311 18.1 EINFUEHRUNG 311 18.2 PROBLEMKODIERUNG 312 18.3 ALGORITHMUSABLAUF 315 XVIII INHALTSVERZEICHNIS 18.4 SELEKTION DER ELTERNTEILE 316 18.4.1 FITNESSPROPORTIONALE SELEKTION 316 18.4.2 RANGBASIERTE SELEKTION 319 18.4.3 TOURNIERBASIERTE SELEKTION 320 18.5 REKOMBINATION DURCH CROSS-OVER 321 18.5.1 BINAER KODIERTE KONTINUIERLICHE PROBLEME 321 18.5.2 REELL KODIERTE KONTINUIERLICHE PROBLEME 322 18.5.3 GANZZAHLIG ODER SYMBOLISCH KODIERTE PROBLEME 323 18.5.4 PERMUTATIONSPROBLEME 323 18.6 MUTATION 324 18.6.1 BINAER KODIERTE KONTINUIERLICHE PROBLEME 324 18.6.2 GANZZAHLIG, SYMBOLISCH ODER REELL KODIERTE PROBLEME 325 18.6.3 PERMUTATIONSPROBLEME 325 18.7 SELEKTION DER UEBERLEBENDEN/POPULATIONSMODELLE 326 18.8 ABBRUCHKRITERIUM 327 18.9 ERWEITERUNGEN/WEITERFUEHRENDES 327 18.10 ILLUSTRIERENDES BEISPIEL 327 19 EVOLUTIONSSTRATEGIEN 331 19.1 EINFUEHRUNG 331 19.2 PROBLEMKODIERUNG 333 19.3 STARTPOPULATION 333 19.4 ALGORITHMUSABLAUF 334 19.5 SELEKTION DER ELTERNTEILE 334 19.6 REKOMBINATION 334 19.7 MUTATION 334 19.7.1 RECHENBERGS L/5-(ERFOLGS-)REGEL 335 19.7.2 EINHEITLICHE MUTATIONSSCHRITTWEITENADAPTION 336 19.7.3 SEPARATE UNKORRELIERTE MUTATIONSSCHRITTWEITENADAPTION 336 19.7.4 SEPARATE KORRELIERTE MUTATIONSSCHRITTWEITENADAPTION 337 19.8 SELEKTION DER UEBERLEBENDEN/POPULATIONSMODELLE 337 19.9 ABBRUCHKRITERIUM 338 19.10 ERWEITERUNGEN/WEITERFUEHRENDES 338 19.11 ILLUSTRIERENDES BEISPIEL 339 INHALTSVERZEICHNIS XIX 20 GENETISCHES PROGRAMMIEREN 343 21 ANWENDUNGSBEISPIELE 347 21.1 FORMOPTIMIERUNG EINES ROHRKRUEMMERS (ES) 347 21.2 PFADPLANUNG FUER MOBILE ROBOTER (GA) 348 21.3 MODELLGENERIERUNG FUER BIOTECHNOLOGISCHE PROZESSE (GP) 349 21.4 MINIMUMSUCHE BEI TESTFUNKTIONEN MITTELS MATLAB* *OPTIMIZATION TOOL (GA). 350 22 UEBUNGSAUFGABEN 359 22.1 ROUTENPLANUNG FUER MOBILEN ROBOTER MITTELS GENETISCHEM ALGORITHMUS 359 22.2 EVOLUTIONSSTRATEGIE ZUR LOESUNG EINES KONTINUIERLICHEN OPTIMIERUNGSPROBLEMS.... 360 22.3 FORMOPTIMIERUNG MITTELS GENETISCHEM ALGORITHMUS 360 22.4 OPTIMIERUNG EINES FUZZY-SYSTEMS MITTELS GENETISCHEM ALGORITHMUS 362 22.5 OPTIMALES RUCKSACKPACKEN MITTELS GENETISCHEM ALGORITHMUS 363 TEIL V: WEITERFUEHRENDE METHODEN 365 23 HYBRIDE CL-SYSTEME 367 23.1 EINFUEHRUNG 367 23.2 NEURO-FUZZY-SYSTEME 369 23.2.1 METHODIK 369 23.2.2 ANWENDUNGSBEISPIEL SCHADENSDIAGNOSE VON ABWASSERROHREN 375 23.3 EVOLUTIONAERE FUZZY-SYSTEME 377 23.3.1 METHODIK 377 23.3.2 ANWENDUNGSBEISPIEL FUZZY-REGLUNG INVERSES ROTATIONSPENDEL 380 23.4 EVOLUTIONAERE NEURONALE NETZE 382 23.4.1 METHODIK 382 23.4.2 ANWENDUNGSBEISPIEL MLP-NETZOPTIMIERUNG 386 23.5 EVOLUTIONAERE NEURO-FUZZY-SYSTEME ; 388 23.6 WEITERFUEHRENDE LITERATUR 388 24 SCHWARMINTELLIGENZ UND KUENSTLICHE IMMUNSYSTEME 391 24.1 EINFUEHRUNG 391 24.2 SCHWARMINTELLIGENZ 391 24.2.1 PARTIKELSCHWARMOPTIMIERUNG 391 24.2.2 AMEISENALGORITHMEN 394 24.2.3 WEITERFUEHRENDE LITERATUR : 396 XX INHALTSVERZEICHNIS 24.3 KUENSTLICHE IMMUNSYSTEME 396 24.3.1 BIOLOGISCHES VORBILD 396 24.3.2 TECHNISCHE UMSETZUNG 399 24.3.3 ANWENDUNGSBEISPIEL UNTERDRUECKUNG VON STOEREINWIRKUNGEN 401 24.3.4 WEITERFUEHRENDE LITERATUR 402 TEIL VI: ANHANG 405 25 ANHANG 407 25.1 VERZEICHNIS HAEUFIGER FORMELZEICHEN UND ABKUERZUNGEN 407 25.2 VEKTOR- UND MATRIZENRECHNUNG 411 25.3 NORMALVERTEILUNG 413 25.4 GRAPHEN 414 25.5 HERLEITUNG DES FCM-ALGORITHMUS 414 25.6 BERECHNUNGSPROGRAMME IM BEREICH DER CI 416 LITERATUR 419 VERZEICHNIS DER ANWENDUNGSBEISPIELE 441 INDEX 443
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Teilbibliothek Mathematik & Informatik

Bestandsangaben von Teilbibliothek Mathematik & Informatik
Signatur:	0104 DAT 700f 2013 A 3039(2) Lageplan
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Teilbibliothek Chemie, Lehrbuchsammlung

Bestandsangaben von Teilbibliothek Chemie, Lehrbuchsammlung
Signatur:	0303 DAT 700f 2014 L 990(2) Lageplan
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