Aufbau der Vorlesung Gliederung: Fuzzy Logik - CES
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<strong>Vorlesung</strong> “Intelligente Datenanalye”<br />
Universität Karlsruhe, ITEC (Prof. J. Henkel)<br />
Dr. F. Feldbusch<br />
Universität Karlsruhe<br />
ITEC (Prof. J. Henkel)<br />
Universität Karlsruhe<br />
ITEC (Prof. J. Henkel)<br />
OR<br />
AND<br />
<strong>Fuzzy</strong>-MLP <strong>Fuzzy</strong> MLP<br />
Ausgaben<br />
Yi Eingaben<br />
University of California<br />
Intelligente Datenanalyse – F4.49 at Berkeley 49<br />
X j<br />
W ji<br />
Bewertung von Regeln<br />
• Wichtig, um bei großen Regelmengen die<br />
wichtigsten herauszufinden.<br />
• Als Auswahlverfahren ermöglicht es „Extraktion<br />
von Regeln aus Daten“<br />
• Vorgegeben: beliebige Regelmenge,<br />
Zugehörigkeitsfkt. und t-norm bzw. t-conorm<br />
• Gesucht: Wahrheitsmaß je<strong>der</strong> Regel<br />
University of California<br />
Intelligente Datenanalyse – F4.50 at Berkeley 50<br />
25
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