Fachhochschule Fulda
LVA: Wissensbasierte Systeme
Dozent: Prof. Dr. O. Taraszow

Analyse und Bewertung der Software
fuzzyTECH ® 5.51a INFORM GmbH

Dokumentiert im Rahmen der Lehrveranstaltung „Wissensbasierte Systeme“ von
Joanna Odoj
Marcel Loos
Fachhochschule Fulda
LVA: Wissensbasierte Systeme
Dozent: Prof. Dr. O. Taraszow

Inhaltsverzeichnis
1. Einführung
1.1 Produkt- und Herstellerdaten
1.2 Verwendungszweck der Software

2. Leistungsumfang der Software
2.1 Fuzzy Logic Systeme
2.1.1 Fuzzy Assistent
2.1.2 Systemdefinition
2.1.2.1 Systemstruktur
2.1.2.2 Objekte bearbeiten
2.1.2.3 Linguistische Variablen
2.1.2.4 Zugehörigkeitsfunktionen
2.1.2.5 Regelblöcke
2.1.2.6 Fuzzy- Regeln
2.1.3 Optimieren und Debuggen
2.1.3.1 Offline Debugging
2.1.3.2 Online Debugging
2.1.3.3 Analysatoren
2.1.3.4 Online- Optimierung
2.2 Dokumentations- und Revisionskontrollsystem

3. Bedienung
3.1 Installation
3.2 Datei- Menü
3.3 Bearbeiten- Menü
3.4 Ansicht- Menü
3.5 Debug- Menü
3.6 Analysator
3.7 Extras
3.7.1 Kompilieren nach
3.7.2 Neuro
3.7.3 Cluster
3.8 Fenster- Menü
3.9 Hilfe- Menü
3.10 Projekteditor
3.11 Strukturbaum

4. Einschränkungen der Demo- Version

5. Beispielanwendung
5.1 Systembeschreibung
5.2 System erstellen
5.3 System bearbeiten
5.4 System debuggen und analysieren
5.4.1 Debuggen
5.4.2 Analysieren
5.4.2.1 Das 2D- Kennfeld
5.4.2.2 Das 3D- Kennfeld
5.4.2.3 Oszilloskop
5.4.2.4 Regelanalysator

6. Bewertung und Beurteilung der Software
6.1 Installation
6.2 Benutzeroberfläche
6.3 Zuverlässigkeit der Software
6.4 Schnittstellen
6.5 Interaktivität
6.6 Resultate
6.7 Dokumentation
6.8 Hilfe
6.9 Beispiele
6.10 Bewertungsübersicht

7. Zusammenfassung

1. Einführung
1.1 Produkt und Herstellerdaten
Produktname: fuzzyTECH
Version: 5.51a
Plattform: Microsoft Windows 9x
Microsoft Windows NT 4.0
Microsoft Windows 2000
Festplattenspeicher: ca. 13 MB
Preis: Freeware (Demo-Version)
Preis für Vollversion auf Anfrage
Hersteller: INFORM GmbH
Homepage: http://www.fuzzytech.com/
Email: hotline@inform-ac.com

1.2 Verwendungszweck der Software
Die Verwendung von fuzzyTECH gliedert sich im Allgemeinen in zwei Bereiche – technische Anwendungen und Geschäfts- und Finanzanwendungen.
Anwendungsbeispiele aus dem technischen Umfeld:

• Fuzzy Logic Anwendungen
• Destillationskolonnen
• Gewindefertigung
• Fahrzeugsteuerung
• Regelung von Kühlsystemen
• Beurteilung von Zylinderlaufflächen
• Abwasseraufbereitung
• Kernfusion

Anwendungsbeispiele aus dem betriebswirtschaftlichen Umfeld:

• Kundensegmentierung
• Qualitätskontrolle
• Lieferantenbewertung
• Reihenfolgeplanung
• Krankheitsdauerprognose
• Wissensbasierte Prognose
• Betrugserkennung
• ...

2. Leistungsumfang der Software
Nachfolgend soll nur allgemein auf die Möglichkeiten von fuzzyTECH eingegangen werden.
Eine detaillierte Beschreibung erfolgt in Kapitel 5 anhand eines Beispiels.

2.1 Fuzzy Logic Systeme
Was ist Fuzzy Logic?
Vom englischen fuzzy (verschwommene Technik). Bei der "unscharfen Logik" arbeitet die Steuerung eines Prozesses nach ungefähren Regeln und mit unscharfen Mengen - d. h. mit Wahrscheinlichkeiten. Dabei wird jedem Element einer Menge der Grad der Zugehörigkeit zu einem bestimmten Konzept zugeordnet. Dadurch lassen sich unscharfe Konzepte nachbilden, wie sie in der Alltagssprache vorkommen: ′groß′, ′preiswert′, ′nah′, etc.