Unsere Gesellschaft verfolgt aktuell einen rasanten, technischen Fortschritt, bei dem immer mehr Aufgaben automatisiert werden sollen und Firmen mit starker digitaler Basis konventionelle Produkthersteller werttechnisch längst überholt haben. Einmal jährlich ermittelt das Marktforschungsinstitut Milward Brown die weltweit 10 wertvollsten Unternehmen. In diesem Ranking ist McDonald’s mit Rang 9 das einzige Unternehmen, welches konventionelle statt digitaler Produkte verkauft.
Jedoch stoßen automatisierte Systeme bei Anwendung der herkömmlichen Logik, nach welcher eine Aussage nur wahr oder unwahr sein kann, schnell an ihre Grenzen. Schon allein die simpel anmutende Fragestellung, ob ein Fahrzeug, das sich mit 80km/h bewegt, schnell ist oder nicht, lässt sich mit herkömmlicher Logik nicht beantworten. Dem gegenüber stellt die Fuzzy-Mengenlehre ein Werkzeug bereit, um solche Aussagen mathematisch bewerten und Aussagen auch teilweise wahr oder teilweise falsch einstufen zu können. Diese Arbeit stellt die Thematik Fuzzy-Mengenlehre im Allgemeinen vor und zeigt anhand praktischer Anwendungsbeispiele und dem abschließenden Ausblick, inwiefern solche Systeme zukünftig eingesetzt werden können.
I. Inhaltsverzeichnis
I. Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1. Einführung in das Thema
1.2. Problemorientierte Fragestellung der Arbeit
2. Grundlagen
2.1. Die klassische Mengenlehre
2.2. Die Fuzzy-Mengenlehre
2.2.1. Theoretische Grundlage der Fuzzy-Mengenlehre
2.2.1. Operatoren von Fuzzy-Mengen
2.2.2. Schlussfolgerungen in der Fuzzy-Mengenlehre
3. Fuzzy-Mengenlehre in der Praxis
3.1. Fuzzy-Control
4. Ausblick und Prognosen für den Einsatz der Fuzzy-Mengenlehre
5. Fazit
III. Abbildungsverzeichnis
IV. Literaturverzeichnis
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen klassischer Logik und Fuzzy-Logik?
Klassische Logik kennt nur "wahr" oder "falsch" (0 oder 1). Die Fuzzy-Mengenlehre erlaubt es, Aussagen mathematisch als "teilweise wahr" oder "teilweise falsch" einzustufen.
Warum stoßen herkömmliche automatisierte Systeme an Grenzen?
Automatisierte Systeme scheitern oft an unscharfen Begriffen wie "schnell" oder "warm", da diese keine eindeutigen Grenzwerte in der klassischen Logik besitzen.
Was sind die theoretischen Grundlagen der Fuzzy-Mengenlehre?
Sie basiert auf speziellen Operatoren und Schlussfolgerungsmechanismen, die es ermöglichen, mit Unschärfe und vagen Informationen mathematisch präzise umzugehen.
Wo wird die Fuzzy-Mengenlehre in der Praxis angewendet?
Ein wichtiges Anwendungsgebiet ist "Fuzzy-Control", das in der Automatisierungstechnik zur Steuerung komplexer Prozesse eingesetzt wird.
Wie sieht die Zukunft der Fuzzy-Systeme aus?
Die Arbeit gibt einen Ausblick darauf, wie solche Systeme im Zuge des technischen Fortschritts verstärkt zur Automatisierung komplexer Alltagsaufgaben beitragen können.
- Citation du texte
- Johann Padel (Auteur), 2020, Einführung in die Fuzzy Mengenlehre, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/916730
