Computational Intelligence eine Einführung in Probleme, Methoden und technische Anwendungen
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Oldenbourg
2013
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INHALTSVERZEICHNIS
TEIL I: EINFUEHRUNG 1
1 EINFUEHRUNG 3
1.1 NEUE HERAUSFORDERUNGEN AN TECHNISCHE SYSTEME 3
1.2 KOMPLEXE, KOMPLIZIERTE UND CHAOTISCHE SYSTEME 4
1.3 GRENZEN TRADITIONELLER BERECHNUNGSMETHODEN 4
1.4 NATURINSPIRIERTE BERECHNUNGSMETHODEN 5
1.4.1 BIONIK 5
1.4.2 KUENSTLICHE INTELLIGENZ 8
1.4.3 NATURAL COMPUTING 10
1.4.4 SOFT COMPUTING 11
1.4.5 COMPUTATIONAL INTELLIGENCE 11
1.5 ABSCHLIESSENDE BEMERKUNGEN 15
2 PROBLEMSTELLUNGEN UND LOESUNGSANSAETZE 17
2.1 EINFUHRENDE BEISPIELE 17
2.2 MUSTERERKENNUNG UND KLASSIFIKATION 21
2.2.1 EINFUEHRUNG IN DIE PROBLEMSTELLUNG 21
2.2.2 ENTWURFS- UND AUSLEGUNGSKONZEPTE 25
2.2.3 KRITERIEN ZUR ERGEBNISBEWERTUNG 33
2.2.4 PRAKTISCHE BEISPIELE 34
2.2.5 WEITERFUEHRENDE LITERATUR 36
2.2.6 ZUSAMMENFASSENDE BEWERTUNG 36
2.3 MODELLBILDUNG 38
2.3.1 EINFUHRUNG IN DIE PROBLEMSTELLUNG 38
2.3.2 ENTWURFS- UND AUSLEGUNGSKONZEPTE 42
2.3.3 KRITERIEN ZUR ERGEBNISBEWERTUNG 47
2.3.4 PRAKTISCHE BEISPIELE 54
2.3.5 WEITERFUHRENDE LITERATUR 57
2.3.6 ZUSAMMENFASSENDE BEWERTUNG 58
2.4 REGELUNG 60
2.4.1 EINFUEHRUNG IN DIE PROBLEMSTELLUNG 60
2.4.2 ENTWURFS- UND AUSLEGUNGSKONZEPTE 63
2.4.3 KRITERIEN ZUR ERGEBNISBEWERTUNG 75
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IMAGE 2
XII
INHALTSVERZEICHNIS
2.4.4 PRAKTISCHE BEISPIELE 78
2.4.5 WEITERFUEHRENDE LITERATUR 82
2.4.6 ZUSAMMENFASSENDE BEWERTUNG 82
2.5 OPTIMIERUNG UND SUCHE 84
2.5.1 EINFUHRUNG IN DIE PROBLEMSTELLUNG 84
2.5.2 ENTWURFS- UND AUSLEGUNGSKONZEPTE 90
2.5.3 KRITERIEN ZUR ERGEBNISBEWERTUNG 93
2.5.4 PRAKTISCHE BEISPIELE 95
2.5.5 WEITERFUHRENDE LITERATUR 98
2.5.6 ZUSAMMENFASSENDE BEWERTUNG 99
2.6 BEISPIELE UND BENCHMARKS 101
TEIL II: FUZZY-SYSTEME 103
3 EINLEITUNG 105
4 ALLGEMEINE PRINZIPIEN 107
4.1 FUZZY-MENGEN, GRUNDOPERATIONEN UND LINGUISTISCHE VARIABLEN 107
4.2 MAMDANI-FUZZY-SYSTEME 111
4.3 RELATIONALE FUZZY-SYSTEME 116
4.4 TAKAGI-SUGENO-SYSTEME 119
4.5 MULTIVARIATE ZUGEHOERIGKEITSFUNKTIONEN UND ALLG.
FUZZY-PARTITIONIERUNGEN 121
4.6 GEGENUEBERSTELLUNG VON MAMDANI- UND TAKAGI-SUGENO-FUZZY-SYSTEMEN 124
4.7 KURZE HISTORIE 124
5 CLUSTERVERFAHREN 127
5.1 GRUNDLEGENDE PRINZIPIEN 127
5.1.1 ABSTAND UND METRIK 127
5.1.2 EINFACHES BEISPIEL: NAECHSTE-NACHBARN-KLASSIFIKATION 130
5.2 UMSETZUNG 131
5.2.1 ABLAUF EINES CLUSTERVERFAHRENS 133
5.2.2 C-MEANS-ALGORITHMUS 133
5.2.3 FUZZY-C-MEANS-ALGORITHMUS 134
5.2.4 GUSTAFSON-KESSEL-ALGORITHMUS 140
5.2.5 BESTIMMUNG DER CLUSTERANZAHL BEI FUZZY-CLUSTERVERFAHREN 144
5.2.6 WAHL DES UNSCHAERFEPARAMETERS 146
5.2.7 VERFAHRENSERWEITERUNGEN 147
IMAGE 3
INHALTSVERZEICHNIS XIII
6 DATENGETRIEBENE MODELLBILDUNG 149
6.1 EINFUHRUNG 149
6.2 LINEARE SYSTEMIDENTIFIKATION 149
6.2.1 IDENTIFIKATION STATISCHER LIP-MODELLE MITTELS LS-VERFAHREN 150
6.2.2 IDENTIFIKATION LINEARER DYNAMISCHER EINGROESSENMODELLE 154
6.2.3 ABLAUF EINER IDENTIFIKATION 160
6.3 FUZZY-MODELLE 162
6.3.1 STATISCHE FUZZY-MODELLE 162
6.3.2 GEWINNUNG ZEITKONTINUIERLICHER DYNAMISCHER FUZZY-MODELLE 170
6.3.3 IDENTIFIKATION ZEITDISKRETER DYNAMISCHER TAKAGI-SUGENO-MODELLE 171
7 REGELUNG 177
7.1 EINFUHRUNG 177
7.2 MAMDANI-FUZZY-REGLER 178
7.2.1 FUZZY-P-REGLER 178
7.2.2 FUZZY-PI/PD-REGLER 181
7.2.3 ANMERKUNGEN 183
7.3 FUZZY-BASIERTE SELBSTEINSTELLUNG FUER PI-REGLER 184
7.4 RELATIONALER FUZZY-REGLERENTWURF 185
7.4.1 REGLERENTWURF DURCH MODELLINVERSION 185
7.4.2 FUZZY-VORSTEUERUNG 187
7.5 FUZZY-GAIN-SCHEDULING UND TAKAGI-SUGENO-REGLER 189
7.5.1 LINEARE ZUSTANDSMODELLE 190
7.5.2 AFFINE ZUSTANDSMODELLE 192
7.6 REALISIERUNGSASPEKTE 195
8 ANWENDUNGSBEISPIELE 197
8.1 CLUSTERUNG MITTELS FUZZY-C-MEANS 197
8.1.1 FEHLERERKENNUNG UND -ISOLIERUNG BEI BRENNSTOFFZELLEN 197
8.1.2 KLINISCHE INSTRUMENTEILE GANGANALYSE 198
8.2 FUZZY-KLASSIFIKATION (NICHT LINEAR SEPARIERBARES
ZWEI-KLASSENPROBLEM) 199
8.3 FUZZY-MODELLBILDUNG 200
8.3.1 KENNFLAECHE EINES AXIALKOMPRESSORS 200
8.3.2 DYNAMISCHES MODELL EINER KLAERSCHLAMMVERBRENNUNGSANLAGE 202
8.4 MAMDANI-FUZZY-REGELUNG EINES DREI-TANKSYSTEMS 203
9 UEBUNGSAUFGABEN 209
9.1 CLUSTERUNG EINER OBJEKTMENGE 209
9.2 MAMDANI-FUZZY-REGLER 210
9.3 KOMPENSATION EINER NICHTLINEAREN VENTILKENNLINIE 211
IMAGE 4
XIV INHALTSVERZEICHNIS
9.4 ENTWURF EINER VORSTEUERUNG FUER EINEN VERBRENNUNGSPROZESS 213
9.5 FUZZY-KENNLINIENREGLER 216
TEIL III: KUENSTLICHE NEURONALE NETZE 221
10 EINLEITUNG 223
11 ALLGEMEINE PRINZIPIEN 225
11.1 NETZSTRUKTUREN UND -TOPOLOGIEN 225
11.1.1 SCHICHTEN 225
11.1.2 VORWAERTSGERICHTETE UND RUECKGEKOPPELTE NETZE 226
11.2 LERNKONZEPTE 227
11.3 UNIVERSELLE APPROXIMATION UND NETZSTRUKTUR 228
11.4 EFFIZIENZ UND LOESUNGSQUALITAET VON SUCHVERFAHREN 229
11.5 KURZE HISTORIE 230
12 MULTI-LAYER-PERCEPTRON-(MLP-)NETZE 233
12.1 AUFBAU UND FUNKTIONSPRINZIP EINES NEURONS 233
12.2 NETZAUFBAU UND UEBERTRAGUNGSVERHALTEN 234
12.3 TRAINING/LERNVERFAHREN 238
12.3.1 DELTA-REGEL 238
12.3.2 BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS 240
12.4 PROBLEME BEIM EINSATZ DES BACKPROPAGATION-VERFAHRENS 247
12.5 ERWEITERUNGEN DES BACKPROPAGATION-VERFAHRENS 248
12.6 MUSTERERKENNUNG MIT MLP-NETZEN 250
12.6.1 TRENNFLAECHENFORM UND EBENENANZAHL 250
12.6.2 TRAINING DES KLASSIFIKATORS 253
12.7 MODELLBILDUNG MIT MLP-NETZEN 259
12.8 MODELLBASIERTE PRAEDIKTIVE REGELUNG MIT MLP-NETZEN 260
13 RADIALE-BASISFUNKTIONEN-NETZE 261
13.1 NETZAUFBAU 261
13.2 BASISFUNKTIONEN 262
13.3 UEBERTRAGUNGSVERHALTEN 263
13.4 LERNVERFAHREN 265
13.4.1 FESTLEGUNG VON BASEN UND FORMPARAMETERN 265
13.4.2 ERMITTLUNG DER GEWICHTE 267
13.4.3 PARAMETEROPTIMIERUNG 267
13.5 METHODISCHE ERWEITERUNGEN 269
IMAGE 5
INHALTSVERZEICHNIS XV
14 SELBSTORGANISIERENDE KARTEN 271
14.1 NETZAUFBAU UND FUNKTIONSPRINZIP 271
14.2 LERNVERFAHREN 273
15 ANWENDUNGSBEISPIELE 279
15.1 KENNFLAECHE EINES AXIALKOMPRESSORS (MLP) 279
15.2 DYNAMISCHE MODELLIERUNG EINES SERVO-HYDRAULISCHEN ANTRIEBS (MLP)
281
15.3 DYNAMISCHE MODELLIERUNG EINES SERVO-PNEUMATISCHEN ANTRIEBS (MLP)
282
15.4 FLIESSKURVENMODELLIERUNG BEIM KALTWALZEN (MLP) 283
15.5 VIRTUELLER KRAFTSENSOR FUER ELASTISCHEN ROBOTERARM (MLP) 284
15.6 QUALITAETSKENNGROESSENVORHERSAGE BEI POLYMERISATIONSPROZESS MITTELS
MLP-NETZ. 285
15.7 ZUSTANDSBEWERTUNG VON ENERGIEUEBERTRAGUNGSNETZEN (SOM) 287
15.8 ROUTENPLANUNG/TSP (SOM) 288
16 UEBUNGSAUFGABEN 291
16.1 EX-OR-FUNKTIONSAPPROXIMATION MITTELS MLP-NETZ 291
16.2 KLASSIFIKATION MITTELS MLP-NETZEN (1) 292
16.3 KLASSIFIKATION MITTELS MLP-NETZEN (2) 293
16.4 FUNKTIONSAPPROXIMATION MITTELS RBF-NETZ 294
16.5 TRAINING EINER KOHONENKARTE 295
TEIL IV: EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN 297
17 ALLGEMEINE PRINZIPIEN 299
.17.1 EINFUEHRUNG 299
17.2 GRUNDIDEE UND -SCHEMA EVOLUTIONAERER ALGORITHMEN 300
17.3 KURZE HISTORIE 303
18 GENETISCHE ALGORITHMEN 305
18.1 EINFUEHRUNG 305
18.2 PROBLEMKODIERUNG 306
18.3 ALGORITHMUSABLAUF 309
18.4 SELEKTION DER ELTERNTEILE 310
18.4.1 FITNESSPROPORTIONALE SELEKTION 310
18.4.2 RANGBASIERTE SELEKTION 313
18.4.3 TOURNIERBASIERTE SELEKTION 314
IMAGE 6
XVI INHALTSVERZEICHNIS
18.5 REKOMBINATION DURCH CROSS-OVER 314
18.5.1 BINAER KODIERTE KONTINUIERLICHE PROBLEME 315
18.5.2 REELL KODIERTE KONTINUIERLICHE PROBLEME 315
18.5.3 GANZZAHLIG ODER SYMBOLISCH KODIERTE PROBLEME 316
18.5.4 PERMUTATIONSPROBLEME 317
18.6 MUTATION 318
18.6.1 BINAER KODIERTE KONTINUIERLICHE PROBLEME 318
18.6.2 GANZZAHLIG, SYMBOLISCH ODER REELL KODIERTE PROBLEME 319
18.6.3 PERMUTATIONSPROBLEME 319
18.7 SELEKTION DER UEBERLEBENDEN/POPULATIONSMODELLE 320
18.8 ABBRUCHKRITERIUM 321
18.9 ERWEITERUNGEN/WEITERFUEHRENDES 321
18.10 ILLUSTRIERENDES BEISPIEL 321
19 EVOLUTIONSSTRATEGIEN 325
19.1 EINFUEHRUNG 325
19.2 PROBLEMKODIERUNG 327
19.3 STARTPOPULATION 327
19.4 ALGORITHMUSABLAUF 328
19.5 SELEKTION DER ELTERNTEILE 328
19.6 REKOMBINATION 328
19.7 MUTATION 328
19.7.1 RECHENBERGS L/5-(ERFOLGS-)REGEL 329
19.7.2 EINHEITLICHE MUTATIONSSCHRITTWEITENADAPTION 330
19.7.3 SEPARATE UNKORRELIERTE MUTATIONSSCHRITTWEITENADAPTION 330
19.7.4 SEPARATE KORRELIERTE MUTATIONSSCHRITTWEITENADAPTION 331
19.8 SELEKTION DER UEBERLEBENDEN/POPULATIONSMODELLE 331
19.9 ABBRUCHKRITERIUM 332
19.10 ERWEITERUNGEN/WEITERFUEHRENDES 332
19.11 ILLUSTRIERENDES BEISPIEL 333
20 GENETISCHES PROGRAMMIEREN 337
21 ANWENDUNGSBEISPIELE 341
21.1 FORMOPTIMIERUNG EINES ROHRKRUEMMERS (ES) 341
21.2 PFADPLANUNG FUER MOBILE ROBOTER (GA) 342
21.3 MODELLGENERIERUNG FUER BIOTECHNOLOGISCHE PROZESSE (GP) 343
IMAGE 7
INHALTSVERZEICHNIS XVII
22 UEBUNGSAUFGABEN 345
22.1 ROUTENPLANUNG FUER MOBILEN ROBOTER MITTELS GENETISCHEM ALGORITHMUS
345
22.2 EVOLUTIONSSTRATEGIE ZUR LOESUNG EINES KONTINUIERLICHEN
OPTIMIERUNGSPROBLEMS 346
22.3 FORMOPTIMIERUNG MITTELS GENETISCHEM ALGORITHMUS 346
22.4 OPTIMIERUNG EINES FUZZY-SYSTEMS MITTELS GENETISCHEM ALGORITHMUS 348
TEIL V: WEITERFUEHRENDE METHODEN 349
23 HYBRIDE CL-SYSTEME 351
23.1 EINFUEHRUNG 351
23.2 NEURO-FUZZY-SYSTEME 353
23.2.1 METHODIK 353
23.2.2 ANWENDUNGSBEISPIEL SCHADENSDIAGNOSE VON ABWASSERROHREN 359
23.3 EVOLUTIONAERE FUZZY-SYSTEME 361
23.3.1 METHODIK 361
23.3.2 ANWENDUNGSBEISPIEL FUZZY-REGLUNG INVERSES ROTATIONSPENDEL 364
23.4 EVOLUTIONAERE NEURONALE NETZE 366
23.4.1 METHODIK 366
23.4.2 ANWENDUNGSBEISPIEL MLP-NETZOPTIMIERUNG 370
23.5 EVOLUTIONAERE NEURO-FUZZY-SYSTEME 372
23.6 WEITERFUEHRENDE LITERATUR 372
24 SCHWARMINTELLIGENZ & KUENSTLICHE IMMUNSYSTEME 375
24.1 EINFUEHRUNG 375
24.2 SCHWARMINTELLIGENZ 375
24.2.1 PARTIKELSCHWARMOPTIMIERUNG 375
24.2.2 AMEISENALGORITHMEN 378
24.2.3 WEITERFUEHRENDE LITERATUR 380
24.3 KUENSTLICHE IMMUNSYSTEME 380
24.3.1 BIOLOGISCHES VORBILD 380
24.3.2 TECHNISCHE UMSETZUNG 383
24.3.3 ANWENDUNGSBEISPIEL UNTERDRUECKUNG VON STOEREINWIRKUNGEN 385
24.3.4 WEITERFUEHRENDE LITERATUR 386
ANHANG 389
25 ANHANG 391
25.1 VERZEICHNIS HAEUFIGER FORMELZEICHEN UND ABKUERZUNGEN 391
25.2 VEKTOREN UND MATRIZEN 395
25.3 NORMALVERTEILUNG 397
IMAGE 8
XVIII
INHALTSVERZEICHNIS
25.4 GRAPHEN 398
25.5 HERLEITUNG DES FCM-ALGORITHMUS 398
25.6 BERECHNUNGSPROGRAMME IM BEREICH DER CI 400
LITERATUR 403
VERZEICHNIS DER ANWENDUNGSBEISPIELE 423
INDEX 425 |
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