DataEngine PlugIn: Fuzzy Pattern Classification-PlugIn
Das Fuzzy Pattern Classification-PlugIn ermöglicht die vektorbasierte
Beschreibung von Klassen
Das Fuzzy-Pattern-Konzept ist ein überwachtes Lernverfahren, das aus Beispieldaten Referenzmuster erzeugt. Diese werden als Klassifikatoren gespeichert und stehen zur Identifikation unbekannter Muster bereit. Die Anwendung der Fuzzy Pattern Classification ist eine Alternative oder auch Ergänzung zur Nutzung künstlicher neuronaler Netze.
Diese Vorzüge bietet Ihnen das PlugIn
- sehr gute Anpassung der Klassifikatoren an die Lage der Lerndaten
im Merkmalsraum durch ein flexibles Konzept der verwendeten Zugehörigkeitsfunktion
- FuzzyKlassenbeschreibung durch rotatorisch an die Daten angepasste
Klassen
- Überschaubarkeit des Einflusses einzelner Merkmale auf das Klassifikatorergebnis
- extrem kurze Rechenzeiten durch deterministischen Modellierungsalgorithmus
- einfache Übernahme der Klassifikatoren auf nutzereigene Hardware durch Parameterfiletransfer
Komplexe Informationen können als Muster aufgefasst werden. Muster aus der realen Welt sind ihrem Wesen nach unscharf. Sie sind einander nie gleich, immer nur ähnlich. Zum maschinellen Beschreiben und Erkennen solcher Musterähnlichkeit werden Konzepte benötigt, die Unschärfe berücksichtigen. Die Fuzzy Pattern Classification folgt einem solchen Konzept und dient dem computergestützten Erkennen von Situationen, Zuständen und Verhältnissen durch unscharfe Beschreibung von Klassen mittels Vektoren im Merkmalsraum. Das Fuzzy Pattern Konzept ist ein überwachtes Lernverfahren, bei dem aus Beispieldaten Referenzmuster erzeugt werden. Diese werden als Klassifikatoren gespeichert und stehen zur Identifikation unbekannter Muster bereit. Die Anwendung der Fuzzy Pattern Classification ist eine Alternative oder auch Ergänzung zur Nutzung künstlicher Neuronaler Netze.
Lernen/Anwenden des Klassifikators
Einsatz:
- Diagnose und Überwachung
- Qualitätskontrolle
- Steuerung und Regelung