Analyse und Bewertung der Software FuzzyTech 5.51a


Hausarbeit, 2001
26 Seiten, Note: sehr gut

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung

2. Leistungsumfang der Software

3. Bedienung

4. Einschränkungen der Demo- Version

5. Beispielanwendung

6. Bewertung und Beurteilung der Software

7. Zusammenfassung

1. Einführung

1.1 Produkt und Herstellerdaten

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1.2 Verwendungszweck der Software

Die Verwendung von fuzzy TECH 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 fuzzy TECH 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.

2.1.1 Fuzzy Assistent

Der Fuzzy- Assistent ist eine Komponente von fuzzy TECH, die eine besonders schnelle und schrittweise Erstellung eines Fuzzy- Prototypen für jede Anwendung erlaubt. Neue Benutzer werden schrittweise durch die einzelnen Entwicklungsschritte geführt. Dies ermöglicht die Erstellung von Prototypen komplexer Fuzzy- Systeme in wenigen Minuten ohne das besondere Vorkenntnisse zur Bedienung des Programms erforderlich sind. Es werden geeignete Standardwerte vorgeschlagen, so dass nur wenige Informationen eingegeben werden müssen.

Der Assistent kann ebenfalls zur Erweiterung bereits vorhandener Fuzzy- Systeme genutzt werden.

2.1.2 Systemdefinition

Die Systemdefinition wird nach dem Erstellen des Prototypen angewendet um Systemobjekte zu definieren bzw. zu konfigurieren.

2.1.2.1 Systemstruktur

In der Systemstruktur werden die Objekte, wie Regelblöcke, Variablen und Text, graphisch dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Eine Darstellung der Informationsflüsse erfolgt durch Verbindung von Variablen mit dem Regelblock.

2.1.2.2 Objekte bearbeiten

Das Bearbeiten umfasst das Verschieben, Hinzufügen und Löschen von Objekten im Projekteditor. Der Benutzer kann somit den Prototypen auf seine Bedürfnisse individuell anpassen.

2.1.2.3 Linguistische Variablen

„Linguistische Variablen“ bilden einen Hauptbestandteil von Fuzzy Logic Systemen. Die Linguistische Variablen ermöglichen eine Umsetzung von realen Werten in linguistische Werte. Fuzzy Sets (unscharfe Mengen) können somit beschrieben werden.

Auch hier steht dem Benutzer ein Variablen- Assistent zur Verfügung der die Definition der Variablen erleichtert.

2.1.2.4 Zugehörigkeitsfunktionen

Die Festlegung einer linguistischen Variable bezieht auch die Bestimmung einer Zugehörigkeitsfunktion mit ein. Mittels der Zugehörigkeitsfunktion wird der Zugehörigkeitsgrad berechnet. Der Zugehörigkeitsgrad beschreibt den Grad der Zugehörigkeit eines scharfen Wertes zu einem linguistischen Wert. Dieser Grad wird durch einen Wert zwischen 0 und 1 dargestellt, wobei der Wert Null keine Zugehörigkeit bzw. der Wert Eins eine absolute Zugehörigkeit bedeutet.

2.1.2.5 Regelblöcke

Regelblöcke beinhalten eine Zusammenfassung von einzelnen Regeln. Die maximale Anzahl dieser Regelblöcke ist von der fuzzy TECH Edition abhängig. Die im Projekteditor dargestellten Regelblöcke bestehen aus Variablennamen und zwei Feldern mit Operatoren. Die Darstellung der Variablen der Aggregation der Fuzzy- Regeln werden auf der linken Seite, Schlussfolgerungen der Fuzzy- Regeln werden durch Variablen auf der rechten Seite dargestellt. In dem oberen Feld werden die Operatoren der Aggregation, im unteren Feld die Operatoren der Ergebnisaggregation dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der Regelblock- Assistent bietet auch hier dem Benutzer umfassende Unterstützung bei der Erstellung eines neuen Regelblocks.

2.1.2.6 Fuzzy- Regeln

Zur Erstellung von Fuzzy- Regeln bietet fuzzy TECH dem Benutzer mehrere Möglichkeiten diese Regeln zu definieren.

1. Tabellen- Regeleditor

Die Darstellung der Regelmenge erfolgt hier in tabellarischer Form, wobei jeder Eingangsvariablen eine Spalte zugeordnet ist. Den Ausgangsvariablen ist jeweils eine DoS- Spalte zugeordnet, welche den Plausibilitätsgrad der Regel bzw. des Regelgewicht enthält. Eine Änderung der Werte bzw. das Hinzufügen neuer Regeln ist hier sehr einfach mit der Maus (rechte Taste) möglich.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

2. Matrix- Regeleditor

Im Gegensatz zum Tabellen- Regeleditor erfolgt die Darstellung der Regelmenge in Matrizenform. Die Funktionalität des Matrix- Regeleditors ist komplexer als die des Tabellen- Editors. Dies ist bei der Suche nach Regellücken und Regelinkonsistenten bei großen Regelmengen von Vorteil und kann die Gesamtregelmenge erheblich reduzieren. Abhängig von der Anzahl der Ausgänge eines Regelblocks findet man neben den Matrizen (Anzahl entspricht der Anzahl der Ausgänge) ein WENN- und DANN- Feld, wobei die Eingangsvariablen im WENN- und die Ausgangsvariablen im DANN- Feld abgebildet werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

2.1.3 Optimieren und Debuggen

Eine Optimierung des Systems ist meist erforderlich um die gewünschte Systemleistung zu erreichen. Hierfür bietet fuzzy TECH verschiedene Debugmodi an um diese Optimierung durchzuführen. Beim Wechsel vom Designmodus in einen beliebigen Debugmodus wird das entwickelte Fuzzy- System von fuzzy TECH simuliert. Die Darstellung der Editoren ist dabei dynamisch, d.h. Fuzzifizierung, Werte von Variablen, Defuzzifizierung sowie Regelinferenz sind graphisch dargestellt. Des weiteren können die meisten Systemobjekte auch während des Debuggings modifiziert werden.

2.1.3.1 Offline Debugging

Um ein System für den PC zu optimieren wird der Offline- Debugmodus verwendet. Eingangswerte werden interaktiv, also durch Eingabe, Einlesen aus einer Datei oder Übertragung der Werte über eine Schnittstelle, bereitgestellt, um das Fuzzy- System zu berechnen. Das Offline Debugging schließt die folgenden Debugmodi ein:

- Interakti v: Überprüfung des Systemverhaltens anhand eingegebener Werte
- Seria l Link: Bereitstellung der Eingangswerte durch serielle Verbindung zweier Computer. Entsprechende Parameter müssen vorher über fuzzy TECH eingestellt werden.
- Datei - Recorder: Die Eingangswerte werden aus einer Datei gelesen und Ergebnisse der Berechnungen graphisch dargestellt. Des weiteren besteht die Möglichkeit der interaktiven Systemanalyse anhand zuvor am realen System aufgezeichneter Daten.
- Batch: Hier werden Eingangswerte aus einer Datei gelesen und Ausgangswerte wieder in eine Datei geschrieben. Keine graphische Darstellung.
- RCU: Dieser Modus erlaubt eine dynamische Verbindung von fuzzy TECH mit Anwendungssoftware oder zu regelnden Prozesssimulationen auf Softwarebasis. Eine Integrierung von fuzzy TECH unter Microsoft Windows laufender Standardsoftware (z.B. Excel) ist möglich.

2.1.3.2 Online Debugging

Das Online- Debugging kommt bei Optimierung eines in Echtzeit laufenden Prozesses zum Einsatz. So kann fuzzy TECH zu einem aktiven Fuzzy- Laufzeitsystem eine Online- Verbindung aufbauen. Durch die Ausstattung mit RTRCD (Real Time Remote Control Debug) ist es möglich, generierten Code, der auf dem Laufzeitsystem implementiert ist, zur Laufzeit zu modifizieren. Der Entwicklungs- PC ist über einen Online- Kommunikationskanal, wie z.B. IPX, TCP/IP,..., mit der Zielhardware, wie z.B. Prozessregler etc., verbunden.

2.1.3.3 Analysatoren

Folgende Analysatoren werden von fuzzy TECH angeboten:

- 2 D - Kennfeld: Analyse der Übertragungscharakteristik (Eingangs- –> Ausgangswerte)
- 3 D - Kennfeld: wie 2D- Kennfeld in rotationsfähiger 3D- Darstellung
- Oszilloskop: Analyse über einen begrenzten Zeitraum
- Regel - Analysator: Auflistung der Regeln, die beim letzten Berechnungsschritt den Wert der zu analysierenden Variable beeinflusst haben
- Statistik: Analyse der benutzten Regeln während Systemlaufzeit
- Trace: Übertragungscharakteristik wird abgespeichert und kann mit Datei- Recorder- Debugmodus weiter verarbeitet werden.

Online - Optimierung

Online oder RTRCD Debugmodi erlauben es, die Ein- und Ausgangswerte des Systems auf den Fuzzy- Laufzeitsystem zu visualisieren und das System während der Laufzeit zu modifizieren. Ein Fuzzy- Laufzeit setzt sich aus folgenden Komponenten zusammen:

- Client: Selbstentwickeltes Programm oder Standardprogramm (z.B. Excel) zur Eingabe der Eingangswerte und Weiterverarbeitung der Ausgangswerte.
- Laufzeitbibliothe k: enthalten Fuzzy- Algorithmen
- Fuzzy - System: enthält spezifische Daten des Fuzzy- Systems (Regeln, Zugehörigkeitsfunktionen etc.)

2.2 Dokumentations- und Revisionskontrollsystem

fuzzy TECH bietet dem Benutzer die Möglichkeit das gesamte Projekt zu dokumentieren. Der aktuelle Projektstand wird durch den Projektdialog angezeigt. Jeder Entwicklungsschritt kann durch das Revisionskontrollsystem festgehalten und kommentiert werden. Eine automatische Dokumentation wird mittels des Dokumentationsgenerators erzeugt, welche später ausgedruckt oder auch mit anderen Textverarbeitungsprogrammen weiterverarbeitet werden kann.

3. Bedienung

Nachfolgend soll das Programm bezüglich der wichtigsten Menüoptionen und deren Funktion vorgestellt werden. Es wird ebenfalls auf die Möglichkeiten während der Installation eingegangen. Für Abweichungen in der Menübezeichnung sei hier erwähnt, dass die Edition für Geschäfts- und Finanzanwendungen installiert wurde (siehe auch Kapitel 3.1).

[...]

Ende der Leseprobe aus 26 Seiten

Details

Titel
Analyse und Bewertung der Software FuzzyTech 5.51a
Hochschule
Hochschule Fulda  (Institut für Informatik)
Veranstaltung
Wissensbasierte Systeme - Fuzzy
Note
sehr gut
Autoren
Jahr
2001
Seiten
26
Katalognummer
V383
ISBN (eBook)
9783638102766
ISBN (Buch)
9783640502707
Dateigröße
1051 KB
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Analyse und Bewertung der Software FuzzyTech 5.51a anhand eines selbstgewählten Beispiels (inkl. Einführung in die Bedienung). 1.034 KB
Schlagworte
Analyse, Bewertung, Software, FuzzyTech, Wissensbasierte, Systeme, Fuzzy
Arbeit zitieren
Marcel Loos (Autor)Joanna Odoj (Autor), 2001, Analyse und Bewertung der Software FuzzyTech 5.51a, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/383

Kommentare

  • Noch keine Kommentare.
Im eBook lesen
Titel: Analyse und Bewertung der Software FuzzyTech 5.51a


Ihre Arbeit hochladen

Ihre Hausarbeit / Abschlussarbeit:

- Publikation als eBook und Buch
- Hohes Honorar auf die Verkäufe
- Für Sie komplett kostenlos – mit ISBN
- Es dauert nur 5 Minuten
- Jede Arbeit findet Leser

Kostenlos Autor werden