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| Detailinformationen |
| Quellcurriculum |
Bachelorstudium Technische Mathematik 2025W |
| Lernergebnisse |
Kompetenzen |
- Die Studierenden sind mit den mathematischen, logischen und statistischen Grundlagen expert- und datenbasierter Fuzzy Systeme vertraut.
- Sie sind in der Lage regelbasierte Fuzzy Systeme selbständig zu formalisieren und zu modellieren.
- Sie kennen Methoden zur Erstellung datenbasierter statischer und evolvierender Fuzzy Systeme und können diese selbständig anwenden.
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| Fertigkeiten |
Kenntnisse |
- Linguistische Ausdrücke mit geeigneten Fuzzy Sets selbständig modellieren (K6)
- Eigenschaften von t-Normen, t-Conormen, Negationen und Implikationen kennen und beweisen (K3, K4)
- Entwicklung einer Regelbasis für eine konkrete Fragestellung (K6)
- Unterschiedliche fuzzy Inferenzschemata (er)kennen und erläutern (K2, K3)
- Mamdani und Tagaki-Sugeno-Kang Fuzzy Systeme kennen, entwerfen und deren Wirkweise exemplarisch ausführen (K1, K5, K6)
- Mathematische Eigenschaften von Fuzzy Systemen beweisen (K1, K2)
- Clusteringtechniken zur Bestimmung von Fuzzy Sets und einer Regelbasis kennen, anwenden und deren Ergebnisse evaluieren (K1, K3, K5)
- Beispiele datenbasierter Fuzzy Systeme analysieren, interpretieren, bewerten und Vorschläge zu deren weiteren Evolvierung begründet skizzieren (K4, K5, K6)
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- Verschiedene Arten von Fuzzy Sets (triangular, trapezoidal, Gaussian) zur Modellierung linguistischer Ausdrücke
- Semantische Modelle für mehrwertige logische Konjunktionen, Disjunktionen, Negationen und Implikationen
- Fuzzy Inferenzschemata (assignment, deductive approach)
- Mamdani und Tagaki-Sugeno-Kang Fuzzy Systeme
- Ausgewählte Defuzzifizierungstechniken
- Clustering Techniken (Fuzzy c-means, Gustafson-Kessel Model) zur Ermittlung datenbasierter Fuzzy Systeme
- Evolvierende Fuzzy Systeme: Strategien für lokale und globale Parameterupdates sowie zur weiteren Strukturevolvierung von Fuzzy Systemen
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| Beurteilungskriterien |
(*)written examination
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| Lehrmethoden |
(*)Blackboard presentation and slides.
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| Abhaltungssprache |
English |
| Literatur |
(*)- R. Kruse, J. Gebhard, and F. Klawonn. Foundations of Fuzzy Systems. J. Wiley&Sons, Chicester, 1994.
- E. Lughofer. Evolving Fuzzy Systems. Methodologies, Advance Concepts and Applications. Springer, Berlin/Heidelberg, 2011
- R. Kruse, S. Mostaghim, C. Borgelt, C. Braune, M. Steinbrecher. Computational Intelligence - A Methodological Introduction, 3rd edition, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg, 2022
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
| Äquivalenzen |
TM1WMVOFUZC: VO Fuzzy Control (3 ECTS)
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| Frühere Varianten |
Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
201WIMSFUSV18: VL Fuzzy Systems (2018W-2025S)
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