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| LEADER |
04674nmm a2200421 u 4500 |
| 001 |
EB000678044 |
| 003 |
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| 005 |
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| 007 |
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| 008 |
140122 ||| ger |
| 020 |
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|a 9783642867859
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| 100 |
1 |
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|a Böhme, Gert
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| 245 |
0 |
0 |
|a Fuzzy-Logik
|h Elektronische Ressource
|b Einführung in die algebraischen und logischen Grundlagen
|c von Gert Böhme
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| 250 |
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|a 1st ed. 1993
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| 260 |
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|a Berlin, Heidelberg
|b Springer Berlin Heidelberg
|c 1993, 1993
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| 300 |
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|a IX, 315 S.
|b online resource
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| 505 |
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|a 3.7 Aufgaben -- 4. Fuzzy-Zahlen -- 4.1 Motivation -- 4.2 Konvexe Fuzzy-Mengen -- 4.3 LR-Fuzzy-Zahlen. Grundoperationen -- 4.4 Fuzzy-Intervalle -- 4.5 Aufgaben -- 5. Das Erweiterungsprinzip -- 5.1 Einführung. Einfachste Fassung -- 5.2 Die allgemeine Fassung -- 5.3 Fuzzy-Mengen zweiter Ordnung -- 5.4 Fuzzy-Arithmetik -- 5.5 Aufgaben -- 6. Klassische Aussagenlogik -- 6.1 Zielsetzung -- 6.2 Syntax der Aussagenlogik -- 6.3 Semantik der Aussagenlogik -- 6.4 Aussagenlogische Äquivalenzen -- 6.5 Normalformen -- 6.6 Aussagenlogische Folgerung -- 6.7 Modus ponens. Schlußfiguren -- 6.8 Aufgaben -- 7. Fuzzy-Aussagenlogik -- 7.1 Lukasiewicz-Logiken -- 7.2 Weitere nicht-klassische Logiken -- 7.3 Der Fuzzy-Logikkalkül FLi -- 7.4 Aufgaben -- 8. Approximatives Schließen -- 8.1 Motivation -- 8.2 Possibilitätsverteilungen -- 8.3 Das Projektionsprinzip -- 8.4 ZylindrischeErweiterung -- 8.5 Partikularisation -- 8.6 Regeln der maximalen und minimalen Restriktion -- 8.7 Wenn-dann-Inferenzregeln --
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|a 1. Fuzzy-Mengen -- 1.1 Das Fuzzy-Konzept -- 1.2 Das klassische Vorbild -- 1.3 Die Fuzzifikation -- 1.4 Häufig auftretende Typen von Fuzzy-Mengen -- 1.5 Mathematische Notationen -- 1.6 LR-Darstellung mit Referenzfunktionen -- 1.7 ?-Niveaumengen -- 1.8 Höhe. Normalisierung -- 1.9 Aufgaben -- 2. Beziehungen und Verknüpfungen von Fuzzy-Mengen -- 2.1 Fuzzy-Gleichheit. Fuzzy-Teilmengen -- 2.2 Konzentration. Dilatation -- 2.3 Allgemeine Forderungen für Fuzzy-Operatoren -- 2.4 Fuzzy-Durchschnitt, -Vereinigung, -Komplement -- 2.5 Struktureigenschaften -- 2.6 t- und s-Normen -- 2.7 Parametrisierte t- und s-Normen -- 2.8 Kompensatorische Parameter-Operatoren -- 2.9 Aufgaben -- 3. Fuzzy-Relationen -- 3.1 BegrifTsbildung. Notationen -- 3.2 Zweistellige Verknüpfungen von Fuzzy-Relationen -- 3.3 Einstellige Operatoren für Fuzzy-Relationen -- 3.4 Ähnlichkeits-Eigenschaften binärer Fuzzy-Relationen -- 3.5 Transitive Hüllen -- 3.6 Ordnungseigenschaften binärer Fuzzy-Relationen --
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|a 8.8 Die Kompositionsregel -- 8.9 Der Generalisierte Modus ponens -- 8.10 Die Gödel-Implikation -- 8.11 Aufgaben -- 9. Lösungen -- Abschnitt 1 -- Abschnitt 2 -- Abschnitt 3 -- Abschnitt 4 -- Abschnitt 5 -- Abschnitt 6 -- Abschnitt 7 -- Abschnitt 8 -- Literatur
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|a Engineering mathematics
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|a Mathematical logic
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|a Computational Mathematics and Numerical Analysis
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|a Mathematics / Data processing
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|a Mathematical physics
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|
|a Engineering / Data processing
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|a Applications of Mathematics
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|a Mathematical Logic and Foundations
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|a Mathematics
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|a Theoretical, Mathematical and Computational Physics
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|a Mathematical and Computational Engineering Applications
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|a Mathematical Methods in Physics
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| 041 |
0 |
7 |
|a ger
|2 ISO 639-2
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| 989 |
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|b SBA
|a Springer Book Archives -2004
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| 490 |
0 |
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|a Springer-Lehrbuch
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| 028 |
5 |
0 |
|a 10.1007/978-3-642-86785-9
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| 856 |
4 |
0 |
|u https://doi.org/10.1007/978-3-642-86785-9?nosfx=y
|x Verlag
|3 Volltext
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| 082 |
0 |
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|a 519
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| 520 |
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|a Der Begriff "Fuzzy" - 1965 von Lofty A. Zadeh in einer Erweiterung der gewöhnlichen Mengenlehre auf die Verknüpfung unscharfer Mengen kreiert - hat seine Anwendung in zahlreichen Gebieten der Technik gefunden. In diesem Lehrbuch erhält der Leser eine leicht verständliche Einführung in die mathematischen und logischen Grundlagen. Er soll in die Lage versetzt werden, die für die Fuzzy-Logik spezifischen algebraischen und logischen Arbeitsmethoden operativ einzusetzen. Das Lehrbuch wurde mit dem Ziel entwickelt, insbesondere im Selbststudium das Werkzeug "Fuzzy" für die berufspraktische Anwendung zu erarbeiten. Zu diesem Zweck enthält es eine große Anzahl von Beispielen aus der Anwendung sowie Aufgaben mit Lösungen. Fuzzy-Logik wendet sich gleichermaßen an Studenten der Ingenieurwissenschaften, Informatik und Wirtschaftswissenschaften, wie auch an Anwender in der industriellen Praxis, die sich in dieses aktuelle und hochbrisante Gebiet einarbeiten möchten
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