Fuzzy Rule-Based Expert Systems and Genetic Machine Learning (Studies in Fuzziness and Soft Computing)
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Beschreibung
"Fuzzy Rule-Based Expert Systems and Genetic Machine Learning" von Andreas Geyer-Schulz ist ein wissenschaftliches Werk, das sich mit der Integration von Fuzzy-Logik und genetischen Algorithmen in Expertensystemen beschäftigt. Das Buch gehört zur Reihe "Studies in Fuzziness and Soft Computing" und bietet eine umfassende Einführung in die Theorie und Praxis der Entwicklung solcher hybriden Systeme. Es behandelt die Grundlagen der Fuzzy-Logik, die Konstruktion von Regelwerken und deren Anwendung in Expertensystemen. Zudem wird erläutert, wie genetische Algorithmen zur Optimierung dieser Systeme eingesetzt werden können. Durch zahlreiche Beispiele und Anwendungsfälle bietet das Buch sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Einblicke für Forscher und Praktiker im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.
Produktdetails
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Über den Autor
- paperback
- 328 Seiten
- Erschienen 1994
- Springer
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Gebunden
- 347 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- hardcover
- 338 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- hardcover
- 357 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- paperback
- 645 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- hardcover
- 359 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer



