Zusammenfassung
Dieser Beitrag stellt einen neuartigen Ansatz zur Modellierung von Fuzzy-Systemen vor, die so genannten Fuzzy Pattern Trees. Deren Motivation leitet sich vor allem aus vermeintlichen Schwächen klassischer regelbasierter Architekturen ab, die dieses Gebiet nach wie vor dominieren. Durch eine hierarchische, modulare Struktur sowie die Verwendung eines breiten Spektrums von (nichtlinearen) Aggregationsoperatoren ist ein Fuzzy Pattern Tree in der Lage, funktionale Abhängigkeiten zwischen Ein- und Ausgabegrößen auf sehr flexible Art und Weise und in sehr kompakter Form darzustellen. Hierdurch kann ein guter Kompromiss zwischen Modellgenauigkeit und Verständlichkeit erzielt werden. Neben der Erläuterung der wesentlichen Modellierungskonzepte geht der Beitrag speziell auf die Probleme der datenbasierten Modellanpassung sowie des automatisierten Lernens der Modellstruktur ein. Illustriert werden die Modelle anhand eines Färbeprozesses aus der Textilindustrie.
Abstract
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