Soft computing/fuzzy logic - Interactive curriculae of TU Ilmenau
The interactive curriculae provide information on the degree programmes offered by the TU Ilmenau.
Please refer to the respective study and examination rules and regulations for the legally binding curricula (Annex Curriculum).
You can find all details on planned lectures and classes in the course catalogue.
Please note that this page is no longer updated. All modules and study plans from PO version 2021 onwards (Bachelor and Master study programs) are now available on the Campus Portal.
| module properties Soft computing/fuzzy logic in degree program Master Wirtschaftsinformatik 2015 | |
|---|---|
| module number | 101132 |
| examination number | 2200421 |
| department | Department of Computer Science and Automation |
| ID of group | 2233 (Neuroinformatics and Cognitive Robotics) |
| module leader | Dr. Klaus Debes |
| term | summer term only |
| language | deutsch |
| credit points | |
| on-campus program (h) | |
| self-study (h) | |
| obligation | obligatory module |
| exam | none |
| details of the certificate | Bestandteil der Modulprüfung Computational Intelligence (Angewandte Neuroinformatik + Softcomputing/ FuzzyLogik 2 x 60 min = 120 min sPL) |
| link to Moodle course | https://moodle2.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=3731 |
| teacher | |
| signup details for alternative examinations | |
| maximum number of participants | |
| previous knowledge and experience | keine |
| learning outcome | In der Vorlesung Softcomputing/ Fuzzy Logik lernen die Studenten die Begriffswelt der Fuzzy-Logik. Sie verstehen übergreifende Ansätze zur Lösung von Klassifikations- und Regelungs- und Optimierungsproblemen mit Fuzzy-Methoden. Die Studierenden sind in der Lage, Fragestellungen aus dem o. g. Problemkreisen zu analysieren, durch Anwendung des behandelten Methodenspektrums Lösungskonzepte zu entwerfen und diese auf technische und biomedizinische Fragestellungen zu applizieren, sowie bestehende Lösungskonzepte zu bewerten. |
| content | Die Vorlesung Softcomputing/ Fuzzy Logik soll ergänzend zu den Neuroinformatik-Vorlesungen die Grundlagen für alternative Verfahren der Informations- und Wissensverarbeitung in Technik und Biomedizin legen. Damit würde der Absolvent über breite methodische und anwendungsorientierte Grundlagen der "Computational Intelligence" verfügen, die im Masterstudiengang vervollkommnet werden können. Die Lehrveranstaltung vermittelt sowohl Faktenwissen als auch begriffliches Wissen aus den folgenden Kernbereichen: Fuzzy-Set-Theorie: Überblick, Einordnung und Historie; Grundlagen der Fuzzy-Logik (Basisvariablen, Linguistische Variablen, Terme, Zugehörigkeitsfunktionen, Fuzzyfizierung, Fuzzy-Operatoren, unscharfe Zahlen); Fuzzy-Regeln, unscharfes und plausibles Schließen, Fuzzy-Inferenz; Defuzzifizierungsmethoden; Fuzzy-Control; Fuzzy-Klassifikation; Neurofuzzy; Fuzzybildverarbeitung; ausgewählte Anwendungsbeispiele |
| media of instruction and technical requirements for education and examination in case of online participation | PowerPoint Folien, Matlab Beispiele, Java Applicationen, Videosequenzen
|
| literature / references | Zimmermann, H.-J.: Fuzzy Set Theorie - and its Applications. Kluver in Boston, 1991 Kosko, B.: Neural Networks and Fuzzy-Systems. Prentice Hall, New Jersey, 1992 Böhme, G.: Fuzzy-Logik. Springer-Vlg., Berlin..., 1993 Bothe, H.-H.: Fuzzy-Logik - Einführung in Theorie und Anwendungen. Springer-Vlg., Berlin, Heidelberg, 1995 Bothe, H.-H.: Neuro-Fuzzy-Methoden. Springer-Vlg., Berlin, Heidelberg, 1998 Fuller, R.: Introduction to Neuro-Fuzzy Systems. Physica-Verlag, Heidelberg, 2000 Tizhoosh, H. R.: Fuzzy-Bildverarbeitung. Springer-Vlg., Berlin, Heidelberg, 1998 Höppner, F., Klawonn, F., Kruse, R.: Fuzzy-Clusteranalyse. Viehweg-Vlg., Braunschweig, 1997 |
| evaluation of teaching | |