Zusammenfassung
Dieses Kapitel befaßt sich mit der Kombination und den Gemeinsamkeiten von RIP-Systemen, Fuzzy-Systemen und Neuronalen Netzen. Interpolative Reasoning wird als übergeordneter Begriff für RIP- und Fuzzy Methoden vorgestellt. Ein Exkurs in das Gebiet der künstlichen Neuronalen Netze (KNN) zeigt, wie die Lernfähigkeit der KNN mit wissensbasierten Methoden (RIP und Fuzzy) kombiniert werden kann. Solche Kombinationen werden unter den Schlagworten Neuro-Fuzzy und Neuro-RIP vorgestellt. Es werden Einschränkungen der Freiheitsgrade aufgezeigt, mit denen identische Verknüpfungsvorschriften in RIP- und Fuzzy Control erzeugt werden können. Die Vor- und Nachteile hybrider und adaptiver Controller-Strukturen zur Reduktion der Komplexität der Regelbasen werden beleuchtet. Eine Betrachtung der Stabilität solcher Regelkreise zeigt nochmals die enge Verwandtschaft von RIP- und Fuzzy Control mit der nicht-linearen Regelungstechnik. Abschließend werden die Darstellungsform und der Informationsgehalt wissensbasierter Regelbasen diskutiert.
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Drechsel, D. (1996). Hybride Systeme. In: Regelbasierte Interpolation und Fuzzy Control. Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-11260-0_8
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-663-11260-0_8
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