Softcomputing

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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
• Begriffe !!!
  • Folie 41
• 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
  • Scaling (Maßstabsgerechte Verkleinerung in µ-Richtung)
  • Clipping (Abschneiden)
• 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)
  • Kantenfilter
    • nicht so wichtig
    • feinere Kanten
    • Analog zum Sobeloperator
    • Rechenaufwand > Sobeloperator

• Neuro Fuzzy Folien FHL (FZ 109 - 116)
  • Einordnen was in Fuzzy, was in Neuro, was Algorithmisch