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Beschreibung, Analyse und Entwurf technischer Systeme werden zunehmend komplexer und erfordern neuartige Lösungsansätze. Durch die Natur inspiriert entstanden verschiedene Berechnungsverfahren, die im Wissenschaftsgebiet der Computational Intelligence (CI) zusammengefasst sind. Hierzu zählen die etablierten Kernbereiche der Fuzzy-Systeme, Künstliche Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen sowie aus diesen zusammengeführte Hybride Methoden. Hinzu kommen die noch jungen Gebiete der Schwarmintelligenz und der künstlichen Immunsysteme. So bewegt sich die CI an der Schnittstelle zwischen…mehr

Produktbeschreibung
Beschreibung, Analyse und Entwurf technischer Systeme werden zunehmend komplexer und erfordern neuartige Lösungsansätze. Durch die Natur inspiriert entstanden verschiedene Berechnungsverfahren, die im Wissenschaftsgebiet der Computational Intelligence (CI) zusammengefasst sind. Hierzu zählen die etablierten Kernbereiche der Fuzzy-Systeme, Künstliche Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen sowie aus diesen zusammengeführte Hybride Methoden. Hinzu kommen die noch jungen Gebiete der Schwarmintelligenz und der künstlichen Immunsysteme. So bewegt sich die CI an der Schnittstelle zwischen Ingenieurswissenschaften und Informatik. Dieses Buch bietet eine gut verständliche, vereinheitlichende und anwendungsorientierte Einführung in das Thema und vermittelt Studenten und berufstätigen Ingenieuren das notwendige Fachwissen. Neben den methodischen Erläuterungen sind einfach nachvollziehbare Beispiele integriert, die die Funktion der Methoden veranschaulichen. Darüber hinaus wurden Praxisbeispiele zur Illustration der praktischen Relevanz aufgenommen.
Computational Intelligence (CI) bewegt sich an der Schnittstelle zwischen Ingenieurswissenschaften und Informatik: mess- und regelungstechnische Problemstellungen werden hier mit Hilfe ausgefeilter computergestützter Methoden gelöst. Das Buch ist eine anwendungsorientierte Einführung in das Thema und vermittelt Studenten und berufstätigen Ingenieuren das notwendige Wissen über die derzeit verbreitetsten Ansätze der CI (Fuzzy-Systeme, neuronale Netze und evolutionäre Algorithmen).
Autorenporträt
Univ.-Prof. Dr.-Ing. Andreas Kroll ist Leiter des Fachgebiets Mess- und Regelungstechnik an der Universität Kassel. Er arbeitet seit vielen Jahren aktiv im GMA Fachausschuss 5.14 Computational Intelligence mit.
Rezensionen
"Eine der großen Stärken dieses Buches ist der Praxisbezug, der dem Verständnis der Lehrinhalte eine unverzichtbare Brücke baut." -- Axel Schneider, HTWK Leipzig
Eine der großen Stärken dieses Buches ist der Praxisbezug, der dem Verständnis der Lehrinhalte eine unverzichtbare Brücke baut.
Axel Schneider, HTWK Leipzig