Modulcode:	Inf-Fuzzy
Englische Bezeichnung:	Fuzzy Methods
Modulverantwortliche(r):	Dr. Arkadiusz Salski
Turnus:	jedes Jahr im WS (WS10/11 WS11/12 WS12/13 WS13/14 WS14/15 WS15/16 WS16/17 WS17/18 WS18/19 WS19/20)
Präsenzzeiten:	2V 2Ü
ECTS:	6
Workload:	180 Std.
Dauer:	ein Semester
Modulkategorien:	WI (BSc Inf (15)) WI (BSc Inf) WI (MSc Inf (15)) WI (MSc WInf (15)) WI (MEd Inf) WPI (MEd Inf) WI (MSc WInf)
Lehrsprache:	Deutsch
Voraussetzungen:

Kurzfassung:

Fuzzy-Methoden gehören zu den wichtigsten Soft-Computing- und Computational-Intelligenz-Verfahren, die in der letzten Zeit immer mehr Aufmerksamkeit in der Forschung und Technik finden. Fuzzy-Methoden sind eine Erweiterung von konventionellen Daten- und Wissensverarbeitungsverfahren, die auf der zweiwertigen Booleschen Logik basieren und nur die scharfen Grenzen zwischen den Klassen unterscheiden. Die Fuzzy-Erweiterung bedeutet hier eine Integration des Konzepts der unscharfen (fuzzy) Menge und der Fuzzy-Logik in diese Verfahren, um die Verarbeitung von unexakten und unsicheren Daten und vagem Wissen zu ermöglichen und damit die Anwendungsmöglichkeiten von konventionellen Verfahren zu erweitern. Die Fuzzy-Methoden haben viele erfolgreiche Anwendungen in verschiedenen Forschungsgebieten und in der Industrie gefunden. Das Modul besteht aus der Vorlesung "`Fuzzy-Methoden"' (2 SWS, im WS) und den zu dieser Vorlesung zugeordneten Übungen (1 SWS) und Praktischen Übungen (1 SWS).

Lernziele:

In diesem Modul werden die Studierenden sowohl die theoretischen Grundlagen der Fuzzy-Logik als auch die typischen Anwendungsbereiche kennen lernen und mit dem Einsatz von einigen Fuzzy-Methoden im Rahmen der praktischen Übungen vertraut gemacht.

Lehrinhalte:

Schwerpunkte des Moduls: Approximatives Schließen, Fuzzy-Logik, Wissensbasierte (Regelbasierte) Systeme, Fuzzy-Datenanalyse, Fuzzy-Optimierung (LP), Fuzzy-Regelung. Im Rahmen der praktischen Übungen werden die Studierenden zwei weltweit verbreitete Software-Pakete (Fuzzy Logic Toolbox von MatLab und FuzzyJess) kennen lernen.

Weitere Voraussetzungen:

Prüfungsleistung:

Erfolgreiche Teilnahme an den Übungen und mündliche Prüfung am Ende der Vorlesung

Lehr- und Lernmethoden:

Verwendbarkeit:

Literatur:

R. Kruse et al.: Fuzzy-Systeme. Teubner Verlag, Stuttgart, 1995.

G. Böhme: Fuzzy-Logik. Springer Verlag, Berlin, New York, 1993.

H. Bandemer, S. Gottwald: Einführung in Fuzzy-Methoden. Akademie Verlag, Berlin, 1993.

J. Giarratano, G. Riley: Expert Systems. PWS Publishing Company, Boston, 1998.

Verweise:

Kommentar: