Titlebook: Neuro-Fuzzy-Systeme; Von den Grundlagen k Christian Borgelt,Frank Klawonn,Detlef Nauck Textbook 2003Latest edition Friedr. Vieweg & Sohn Ve

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https://doi.org/10.1007/978-3-322-80336-8Clusteranalyse; Computational Intelligence; Fuzzy; Fuzzy-Systeme; Ingenieure; Intelligente Systeme; Klassi

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Selbstorganisierende Karten die Ausgabeschicht einer selbstorganisierenden Karte. Diese Ausgabeschicht besitzt außerdem eine innere Struktur, da die Neuronen in einem Gitter angeordnet werden. Die dadurch entstehenden Nachbarschaftsbeziehungen werden beim Training ausgenutzt, um eine so genannte . zu bestimmen.

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Fuzzy-Systeme und -Verfahren Basis motivierte Methoden der Fuzzy-Regelung vor, ohne die Semantik dieser Konzepte zu hinterfragen. Derartige Fragestellungen, die detaillierter auf die Grundlagen der Fuzzy-Regelung eingehen, sowie eine genauere Analyse von Fuzzy-Reglern aus der Sicht der Regelungstechnik werden in [Michels . 2002] behandelt.

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Das generische Fuzzy-Perzeptronm sich den Datenfluss innerhalb des Fuzzy-Systems sowohl für Eingabedaten als auch für Fehler signale, die für das Training verwendet werden, zu verdeutlichen. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass sich auf diese Weise unterschiedliche Neuro-Fuzzy-Ansätze leicht miteinander vergleichen lassen und strukturelle Unterschiede klar zu Tage treten.

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Textbook 2003Latest editions Thema der Neuronalen Netze ein und weist darüber hinaus den Weg bis zum vollen Verständnis modernster Fuzzy-Systeme. .Neuronale Netze sind ein wichtiges Werkzeug in den Bereichen der Datenanalyse und Mustererkennung. Ursprünglich durch das biologische Vorbild inspiriert, wurde eine Vielfalt neuron

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2522-0519 h intelligenter Systeme - von namhaften Autoren geschrieben - zum Lernen und Nachschlagen. Das Buch führt in das Thema der Neuronalen Netze ein und weist darüber hinaus den Weg bis zum vollen Verständnis modernster Fuzzy-Systeme. .Neuronale Netze sind ein wichtiges Werkzeug in den Bereichen der Date

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