Német
"Soft Computing" behandelt Fuzzy-Logik, neuronale Netze und evolutionäre Algorithmen in einer umfassenden Einführung in dieses Gebiet. Das Buch beginnt mit einem Überblick über die Entwicklung der Computertechnik von der traditionellen KI bis hin zur Computational Intelligence und bereitet die Leser auf Soft Computing vor. Es vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens. Das Buch behandelt Fuzzy-Logik, einschließlich Fuzzy-Mengen, Relationen und Inferenzsysteme. Der Leser lernt die Fuzzy-Logik in Expertensystemen und bei der Entscheidungsfindung kennen, indem er sich eingehend mit Zugehörigkeitsfunktionen und Fuzzy-Schlussfolgerungen befasst. Im zweiten Teil des Buches werden die Entwicklung, der Aufbau und die Trainingstechniken neuronaler Netze behandelt. Der Leser lernt neuronale Netzmodelle und Anwendungen des maschinellen Lernens kennen, von Feedforward-Netzen bis hin zu adaptiven Resonanzstrukturen. Genetische Algorithmen, ihr biologischer Ursprung, Optimierungsmethoden und der Vergleich mit klassischen Algorithmen werden im letzten Teil des Buches behandelt. Die Lektüre von Beispielen und Fallstudien hilft dem Leser, genetische Algorithmen und ihre Anwendbarkeit bei schwierigen Optimierungsproblemen zu verstehen. "Soft Computing" ist ein nützliches Nachschlagewerk für Studenten, Akademiker und Praktiker, die sich mit dem weiten Feld des Soft Computing beschäftigen.
