de
en
Schliessen
Detailsuche
Bibliotheken
Projekt
Impressum
Datenschutz
zum Inhalt
Detailsuche
Schnellsuche:
OK
Ergebnisliste
Titel
Titel
Inhalt
Inhalt
Seite
Seite
Im Dokument suchen
Wieland, Frank: Prognosesysteme für die Verkehrssicherheit mit Methoden des Soft-Computings am Beispiel einer Glätteprognose und einer Fahrzustandsbestimmung. 2001
Inhalt
Vorwort
Abstract
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
1 Aufgabenstellung
2 Einleitung und Stand der Technik
3 Allgemein verwendete Ansätze und Methoden
3.1 Grundlagen der Fuzzy-Logik
3.1.1 Grundlagen
3.1.2 Fuzzy-Relationen
3.1.3 Fuzzy-Funktion
3.1.4 Inferenzen
3.1.5 Defuzzifizierung
3.2 Grundlagen der Theorie der Neuronalen Netze
3.2.1 Das menschliche Neuron
3.2.2 Architektur und Aufbau neuronaler Netze
3.2.3 Lernverfahren in neuronalen Netzen
3.2.3.1 Supervised Learning
3.2.3.2 Unsupervised Learning
3.2.3.3 Reinforcement Learning
3.2.4 Lernregeln für neuronale Netze
3.2.4.1 Delta Regel
3.2.4.2 Hebb´sche Lernregel
3.2.4.3 Lernalgorithmus nach Kohonen
3.2.4.3 Backpropagation Algorithmus
3.3 Neuro-Fuzzy Technologie
3.3.1 Neuronale Fuzzy Netze
3.3.1.1 Typen neuronaler Fuzzy Netze
3.3.1.2 Fuzzyfizierte Lernalgorithmen
3.3.1.4 Architektur von Neuro-Fuzzy-Systemen
3.3.1.5 Generierung von Regeln und Zugehörigkeitsfunktionen
3.3.1.6 Fuzzyfizierung und Defuzzyfizierung in Neuro-Fuzzy-Systemen
3.4 Genetische Algorithmen
4 Verwendete Methoden und Vereinbarungen
4.1 Zugehörigkeitsfunktionen und Regeln
4.2 Adaption der Wissensbasis
4.3 Lernen in neuronalen Fuzzy-Netzen unter dem Einsatz von α- Schnitten und genetischen Algorithmen
4.4 Genetische Algorithmen zum Lernen neuronaler Fuzzy-Netze
5 Struktur und Realisierung
5.1 Überprüfung der Eingangswerte
5.2 Bestimmung nicht direkt messbarer Messwerte
5.2.1 Nicht direkt messbare Messwerte
5.2.2 Subjektive Messwerte
5.3 Fahrzustandsbestimmung
5.4 Erkennung des Fahrerverhaltens
5.5 Glätteprognose
6 Zusammenfassung
7 Literatur