Umfang
3 VL, 1 ÜB, 6 KP

Dozent
Prof. Dr.-Ing. S. Fatikow

Inhalte

• Steuerungsprobleme in Robotik und Automation
• Einführung in Fuzzy- und Neuro-Systeme
• Grundlagen der Fuzzy-Logik
• Fuzzy-Logik regelbasierter Systeme
• Modelle neuronaler Netze
• Lernalgorithmen für neuronale Netze
• Mehrschichtige Netze und Backpropagation
• Assoziativspeicher und stochastische Netze
• Selbstorganisierende Netze
• Entwurf klassischer Regler
• Entwurf von Fuzzy-Regelungssystemen
• Praktische Anwendungen der Fuzzy-Logik
• Entwurf von Neuro-Regelungssystemen
• Praktische Anwendungen neuronaler Netze
• Fuzzy + Neuro: Grundlagen und Anwendungen

Lernziele
Spezialisten verschiedener Disziplinen lösen ihre anwendungsspezifischen Steuerungs- und Informationsverarbeitungsprobleme durch den Einsatz von Fuzzy-Logik und neuronaler Netze. Wie die gesammelten Erfahrungen zeigten, sind die Robotik und die Automatisierungstechnik prädestinierte Anwendungsbereiche für diese Technologien. Die wichtigsten Vorlesungsthemen sind Steuerungs- und Regelungsprobleme in Robotik und Automation, Grundlagen der Fuzzy-Logik und künstlicher neuronaler Netze, praktische Anwendbarkeit beider Verfahren, Vergleich konventioneller und fortgeschrittener Ansätze zur Steuerung und Regelung, Einsatz neuronaler Netze in Kombination mit Fuzzy-Logik. Die Veranstaltung richtet sich an alle interessierten Studenten, die sich mit diesen beiden Verfahren vertraut machen wollen. Die erworbenen Kenntnisse können später in Studien- oder Diplomarbeiten in der AMiR umgesetzt werden.

Literatur
Essentiell:

• Vorlesungsskript in Buchform (im Sekretariat, A1-3-303)

Empfohlen:

• Bothe, H.-H.: Neuro-Fuzzy-Methoden, Springer, 1998
• Braun, Feulner, Malaka: Praktikum Neuronale Netze, Springer, 1997
• Kahlert, J.: Fuzzy Control für Ingenieure, Vieweg, Braunschweig Wiesbaden, 1995
• Nauck, D., Klawonn, F. und Kruse, R.: Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme, Vieweg, 1994
• Zell, A.: Simulation Neuronaler Netze, Addison-Wesley / Oldenbourg Verlag, Bonn, 1996

Gute Sekundärliteratur:

• Altrock, M. O. R.: Fuzzy Logic, R. Oldenbourg Verlag, 1993
• Bekey, A. and Goldberg, K.Y. (Eds.): Neural Networks in Robotics, Kluwer Academic, 1996
• Berns, K. und Kolb, T.: Neuronale Netze für technische Anwendungen, Springer, 1994
• Bothe, H.-H.: Fuzzy Logic, Springer, 1993
• Bunke, H., Kandel, A. (eds.): Neuro-Fuzzy Pattern Recognition, World Scientific Publ., 2000
• Kahlert, J. und Hubert, F.: Fuzzy-Logik und Fuzzy-Control, Vieweg, 1993
• Kim, Y.H. and Lewis, F.L.: High-Level Feedback Control with Neural Networks, World Scientific, 1998
• Kratzer, K.P.: Neuronale Netze, Carl Hanser, 1993
• Lämmel, U. und Cleve, J.: Künstliche Intelligenz (neuronale Netze), Fachbuchverlag Leipzig, 2001
• Lawrence, J.: Neuronale Netze, Systhema Verlag, München, 1992
• Omidvar, O. and van der Smagt, P. (eds.): Neural Networks for Robotics, Academic Press, 1997
• Patterson, D.W.: Künstliche neuronale Netze, Prentice Hall, 1996
• Pham, D.T. and Liu, X.: Neural Networks for Identification, Prediction and Control, Springer, 1997
• Rigoll, G.: Neuronale Netze, Expert Verlag, Renningen-Malmsheim, 1994
• Ritter, H., Martinetz, Th. und Schulten, K.: Neuronale Netze, Addison-Wesley, 1991
• Schulte, U.: Einführung in Fuzzy-Logik, Franzis-Verlag, München, 1993
• Tizhoosh, H.R.: Fuzzy-Bildverarbeitung, Springer, 1998
• von Altrock, C.: Fuzzy Logic: Technologie, Oldenbourg, 1993
• White, D. and Sofge, D. (Eds.): Handbook of Intelligent Control, Van Nostrand Reinhold, New York, 1992
• Zakharian, S. Ladewig-Riebler, P. und Thoer, St.: Neuronale Netze für Ingenieure, Vieweg, Wiesbaden, 1998
• Zalzala, A. and Morris, A. (Eds.): Neural Networks for Robotic Control, Ellis Horwood, London, 1996
• Zimmermann H.-J. (Hrsg.): Datenanalyse, VDI-Verlag, 1995
• Zimmermann, H.-J. (Hrsg.): Neuro + Fuzzy: Technologien und Anwendungen, VDI-Verlag, 1995
• Zimmermann, H.-J. und von Altrock, C. (Hrsg.): Fuzzy Logic: Anwendungen, Oldenbourg, 1994

Voraussetzungen: -

Verknüpft mit: -

Zu erbringende Leistungen: Aktive Mitarbeit , Mündliche Prüfung, Übungsleistungen
Kriterien zur Vergabe der Notenpunkte 0-100: Regelmäßige Teilnahme an der Vorlesung: 20%, mündliche Prüfung: 80%

Schwerpunktfach: Eingebettete Systeme und Mikrorobotik

Bereichswahl: Technische Informatik