Fuzzy and Neural Approaches in Engineering

Fuzzy Logic und neuronale Netze, bisher zwei relativ unabhängige Technologien mit überragendem Erfolg, werden in diesem Werk verknüpft. Anhand detaillierter Beispiele werden dem Elektronikingenieur oder Softwaredesigner die erstaunlichen Synergieeffekte nahegebracht, die die kombinierte Anwendung beider Techniken ermöglicht.

Informationen zum Autor LEFTERI H. TSOUKALAS, PhD, is on the faculty of the School of Nuclear Engineering at Purdue University and is an active industrial consultant and speaker. ROBERT E. UHRIG, PhD, holds a joint appointment as Distinguished Professor in the Nuclear Engineering Department at the University of Tennessee and Distinguished Scientist in the Instrumentation and Control Division at the Oak Ridge National Laboratory. He is the author of Random Noise Techniques in Nuclear Reactor Systems. Klappentext Fuzzy Logic und neuronale Netze, bisher zwei relativ unabhängige Technologien mit überragendem Erfolg, werden in diesem Werk verknüpft. Anhand detaillierter Beispiele werden dem Elektronikingenieur oder Softwaredesigner die erstaunlichen Synergieeffekte nahegebracht, die die kombinierte Anwendung beider Techniken ermöglicht. Zusammenfassung Fuzzy Logic und neuronale Netze, bisher zwei relativ unabhängige Technologien mit überragendem Erfolg, werden in diesem Werk verknüpft. Anhand detaillierter Beispiele werden dem Elektronikingenieur oder Softwaredesigner die erstaunlichen Synergieeffekte nahegebracht, die die kombinierte Anwendung beider Techniken ermöglicht. Inhaltsverzeichnis Aus dem Inhalt:Introduction to Hybrid AI Systems; Foundations of Fuzzy Approaches; Fuzzy Relations; Fuzzy Numbers; Linguistic Descriptions and Their Analytical Forms; Fuzzy Control; Fundamentals of Neural Networks; Backpropagation and Related Training Algorithms; Competitive, Associative and Other Special Neural Networks; Dynamic Systems and Neural Control; Practical Aspects of Using Neural Networks; Neural Networks in Fuzzy Systems; Fuzzy Methods in Neural Networks; General Hybrid Neurofuzzy Applications; Dynamic Hybrid Neurofuzzy Applications; Role of Expert Systems in Fuzzy Neural Systems; Genetic Algorithms; Future Trends in Soft Computing

Inhalt
Aus dem Inhalt: Introduction to Hybrid AI Systems; Foundations of Fuzzy Approaches; Fuzzy Relations; Fuzzy Numbers; Linguistic Descriptions and Their Analytical Forms; Fuzzy Control; Fundamentals of Neural Networks; Backpropagation and Related Training Algorithms; Competitive, Associative and Other Special Neural Networks; Dynamic Systems and Neural Control; Practical Aspects of Using Neural Networks; Neural Networks in Fuzzy Systems; Fuzzy Methods in Neural Networks; General Hybrid Neurofuzzy Applications; Dynamic Hybrid Neurofuzzy Applications; Role of Expert Systems in Fuzzy Neural Systems; Genetic Algorithms; Future Trends in Soft Computing

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