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+ | ** Algebraikprodukt, Algebraiksum | ||
+ | ** Aber die Spannweitengrafik ist interessant | ||
+ | ** Eigenschaften ... Kompensatorisch usw. | ||
+ | ** Grenzwerte verhalten sich wie in der Logik --> Bezugspunkte zu anderen Systemen | ||
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+ | ** Wie komme ich zu den Regeln | ||
+ | *** Befragen von Leuten (Wie bei Wissensbasierten Systemen) | ||
+ | *** Unterschiedlche Leute geben unterschiedlichen Antworten ==> Glaubensmaß | ||
+ | ** Menge aller Regeln | ||
+ | ** Im Normalfall nicht beweisbar das alle Regeln da und richtig sind | ||
+ | * Plausibles Schließen | ||
+ | ** Wenn A wahr is und aus A folgt B dann ist B wahr | ||
+ | ** UND ---- T-Norm | ||
+ | ** Regel für DANN (Implikationsregel) | ||
+ | ** Modifikation eines Fuzzyset am Eingang soll auf den Ausgang übertragen werden | ||
+ | ** Wenn Eisen heiß ist ist es rot | ||
+ | ** Wenn Eisen sehr heiß ist ist es (sehr rot ist falsch) gelb | ||
+ | ** Weitere Ebene der Unschärfe | ||
+ | ** Die Operatoren an sich sind egal | ||
+ | ** Beispiel: Mamdani-Implikation | ||
+ | * Defuzzifikation | ||
+ | ** Grundlegende Idee und Eigenschaften | ||
+ | ** CoA - Center of Maximum (Gleiten für Regler) | ||
+ | ** MoA - Mean of Area (Sprunghaft für Klassifikation) | ||
+ | * Klassifikation | ||
+ | ** FuzzyCMeans | ||
+ | *** Nur Kreise,Kugeln und Hyperkugeln | ||
+ | *** Klassen sind alle gleich groß | ||
+ | *** Zyklus ... Schritte | ||
+ | *** Bewertung | ||
+ | *** Distance-maße (Manahalanobis) | ||
+ | *** Schnell | ||
+ | ** Bewertungsmaße | ||
+ | *** Keine Formeln | ||
+ | *** Begriffe und wie man es Ausrechnet | ||
+ | * Bildverarbeitung | ||
+ | ** SW - Scharfes Bild | ||
+ | ** Grau - unscharfes Bild | ||
+ | ** Regelbasierte Bildverarbeitung (weiß -> weiß,grau -> grau, schwarz-> schwarz) | ||
+ | * Neuro Fuzzy Folien FHL (FZ 109 - 116) | ||
+ | ** Einordnen was in Fuzzy, was in Neuro, was Algorithmisch |
Version vom 18. Februar 2009, 09:40 Uhr
<hiddenlogin linktext="Passwort für Vorlesungsunterlagen">User: nistudss08 Pwd: n!-SS08</hiddenlogin> <hiddenlogin linktext="Passwort für Vorlesungsunterlagen">User: nistudss08 Pwd: n!-SS08</hiddenlogin>
Konsultation
- Genetische Algorithmen kommen definitiv nicht drann .....
- Tabelle der T und S Normen muss man nicht vollständig können
- Min, Max und Drastiksum, Drastikprodukt
- Algebraikprodukt, Algebraiksum
- Aber die Spannweitengrafik ist interessant
- Eigenschaften ... Kompensatorisch usw.
- Grenzwerte verhalten sich wie in der Logik --> Bezugspunkte zu anderen Systemen
- Regeln
- Wie komme ich zu den Regeln
- Befragen von Leuten (Wie bei Wissensbasierten Systemen)
- Unterschiedlche Leute geben unterschiedlichen Antworten ==> Glaubensmaß
- Menge aller Regeln
- Im Normalfall nicht beweisbar das alle Regeln da und richtig sind
- Wie komme ich zu den Regeln
- Plausibles Schließen
- Wenn A wahr is und aus A folgt B dann ist B wahr
- UND ---- T-Norm
- Regel für DANN (Implikationsregel)
- Modifikation eines Fuzzyset am Eingang soll auf den Ausgang übertragen werden
- Wenn Eisen heiß ist ist es rot
- Wenn Eisen sehr heiß ist ist es (sehr rot ist falsch) gelb
- Weitere Ebene der Unschärfe
- Die Operatoren an sich sind egal
- Beispiel: Mamdani-Implikation
- Defuzzifikation
- Grundlegende Idee und Eigenschaften
- CoA - Center of Maximum (Gleiten für Regler)
- MoA - Mean of Area (Sprunghaft für Klassifikation)
- Klassifikation
- FuzzyCMeans
- Nur Kreise,Kugeln und Hyperkugeln
- Klassen sind alle gleich groß
- Zyklus ... Schritte
- Bewertung
- Distance-maße (Manahalanobis)
- Schnell
- Bewertungsmaße
- Keine Formeln
- Begriffe und wie man es Ausrechnet
- FuzzyCMeans
- Bildverarbeitung
- SW - Scharfes Bild
- Grau - unscharfes Bild
- Regelbasierte Bildverarbeitung (weiß -> weiß,grau -> grau, schwarz-> schwarz)
- Neuro Fuzzy Folien FHL (FZ 109 - 116)
- Einordnen was in Fuzzy, was in Neuro, was Algorithmisch