In diesem Assignment geht es um die Fuzzy-Mengenlehre. Es wird dargestellt, auf welche Grundlagen die Fuzzy-Mengenlehre beruht und wie sie praktisch angewandt werden kann. Dabei wird auf das Problem eingegangen, in wie weit die Fuzzy- Mengenlehre im Alltag bzw. in der Wissenschaft mithilfe von Expertensystemen genutzt wird und wie sie zudem umgesetzt werden kann.
Inhaltsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Ziel dieser Arbeit
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Grundlagen
2.1 Klassische Mengenlehre
2.2 Fuzzy-Mengenlehre
3 Möglichkeiten der Fuzzy-Mengenlehre
3.1 Basis für die Anwendung der Operationen
3.2 Operationen in der Fuzzy-Mengenlehre
4 Praktische Anwendung der Fuzzy-Mengenlehre
5 Fazit
5.1 Ausblick
Literaturverzeichnis
Häufig gestellte Fragen
Was sind die Grundlagen der Fuzzy-Mengenlehre?
Die Fuzzy-Mengenlehre basiert auf der Idee, dass Zugehörigkeiten zu Mengen nicht nur binär (wahr/falsch), sondern graduell abgestuft sein können. Sie bildet eine Erweiterung der klassischen Mengenlehre.
Wo wird die Fuzzy-Mengenlehre im Alltag eingesetzt?
Sie findet häufig Anwendung in Expertensystemen, in der Steuerungs- und Regelungstechnik sowie in wissenschaftlichen Analysen, um unscharfe Daten zu verarbeiten.
Welche Operationen gibt es in der Fuzzy-Mengenlehre?
Wie in der klassischen Mengenlehre gibt es spezifische Operationen, die jedoch an die graduellen Zugehörigkeitswerte der Fuzzy-Logik angepasst sind.
Was ist das Ziel dieser wissenschaftlichen Arbeit?
Das Ziel ist die Darstellung der theoretischen Grundlagen der Fuzzy-Logik sowie die Erläuterung ihrer praktischen Umsetzungsmöglichkeiten in Wissenschaft und Technik.
Wie unterscheidet sich die Fuzzy-Mengenlehre von der klassischen Mengenlehre?
Während die klassische Mengenlehre nur klare Grenzen (gehört dazu oder nicht) kennt, erlaubt die Fuzzy-Mengenlehre fließende Übergänge und Zwischenwerte.
- Citation du texte
- Sascha Gronau (Auteur), 2019, Einführung in die Fuzzy Mengenlehre, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/493863
