Development of a Self-Learning Approach Applied to Pattern Recognition and Fuzzy Control

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Systeme auf Basis von Fuzzy-Regeln sind in der Entwicklung der Mustererkennung und Steuersystemen weit verbreitet verwendet. Die meisten aktuellen Methoden des Designs der Fuzzy-Regel-basierte Systeme leiden unter folgenden Problemen

1. Das Verfahren der Fuzzifizierung berücksichtigt weder die statistischen Eigenschaften noch reale Verteilung der betrachteten Daten / Signale nicht. Daher sind die generierten Fuzzy- Zugehörigkeitsfunktionen nicht wirklich in der Lage, diese Daten zu äußern. Darüber hinaus wird der Prozess der Fuzzifizierung manuell definiert.

2. Die ursprüngliche Größe der Regelbasis ist pauschal bestimmt. Diese Feststellung bedeutet, dass dieses Verfahren eine Redundanz in den verwendeten Regeln produzieren kann. Somit wird diese Redundanz zum Auftreten der Probleme von Komplexität und Dimensionalität führen. Der Prozess der Vermeidung dieser Probleme durch das Auswahlverfahren der einschlägigen Regeln kann zum Rechenaufwandsproblem führen.

3. Die Form der Fuzzy-Regel leidet unter dem Problem des Verlusts von Informationen, was wiederum zur Zuschreibung diesen betrachteten Variablen anderen unrealen Bereich führen kann.

4. Ferner wird die Anpassung der Fuzzy- Zugehörigkeitsfunktionen mit den Problemen von Komplexität und Rechenaufwand, wegen der damit verbundenen Iteration und mehrerer Parameter, zugeordnet. Auch wird diese Anpassung im Bereich jeder einzelner Regel realisiert; das heißt, der Anpassungsprozess im Bereich der gesamten Fuzzy-Regelbasis wird nicht durchgeführt.

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Dokumententyp:
Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Fakultät / Institut:
Fakultät für Ingenieurwissenschaften » Maschinenbau und Verfahrenstechnik
Dewey Dezimal-Klassifikation:
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 620 Ingenieurwissenschaften » 629 Andere Bereiche der Ingenieurwissenschaften
Beitragende:
Univ.-Prof. Dr.-Ing. Söffker, Dirk [Betreuer(in), Doktorvater]
Prof. Dr.-Ing. Maier, Uwe [Gutachter(in), Rezensent(in)]
Sprache:
Englisch
Kollektion / Status:
Dissertationen / Dokument veröffentlicht
Datum der Promotion:
27.09.2012
Promotionsantrag am:
27.09.2011
Dateien geändert am:
01.08.2013
Medientyp:
Text