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Karteikarten und Zusammenfassungen für Testfach an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

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Beschreibe Fuzzy Inferenz Systeme anhand einer Temperaturregelung.

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Was sind Fuzzy Inferenz Systeme?

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Was für logische Operatoren gibt es für die Fuzzy Logik und wie werden sie gebildet?

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Was ist ein unscharfer Wert?

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Wie unterscheiden sich die Fuzzy Logik und die Zweiwertige Logik?

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Was sind die Eigenschaften der Fuzzy Logik?

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Was ist der wichtigste Aspekt der Fuzzy Logik?

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Was ist Fuzzy Logik?

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Wie ist die Struktur eines Entscheidungsbaums?

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Wie heißt der Greedy Algorithmus der behandelt wurde?

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Beschreibe die Grundlagen und die Idee von Entscheidungsbäumen

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Wofür steht FIS?

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Testfach

Beschreibe Fuzzy Inferenz Systeme anhand einer Temperaturregelung.

Regel 1
WENN Temperatur-ist-kalt
DANN Heizventil-ist-weit-offen

Regel 2
WENN Temperatur-ist-warm
DANN Heizventil-ist-kaum-offen

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Was sind Fuzzy Inferenz Systeme?

  • Fuzzy Inferenz Systeme (FIS) sind ein Ansatz für die Lösung verschiedenartiger Probleme auf den Gebieten  Steuerungsautomatisation, Klassifizierung von Daten oder Entscheidungsfindung.
  • Grundidee ist, Expertenwissen und Erfahrung einfließen zu lassen, wenn das Erstellen eines exakten mathematischen Modells aufgrund der Komplexität des Systems sehr aufwändig oder unmöglich ist

Testfach

Was für logische Operatoren gibt es für die Fuzzy Logik und wie werden sie gebildet?

  • Operatoren der zweiwertigen Logik Durchschnitt (UND), Vereinigung (ODER), Komplement (NICHT)
  • Schnittmengen-Operatoren werden für die Fuzzy-Logik ebenfalls verwendet und durch T-Normen („triangular norms“) nachgebilde
  • Erfüllung der Bedingungen:
    Assoziativität, Kommutativität, Monotonie, Einselement

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Was ist ein unscharfer Wert?

  • „warm“ für die Temperatur eines Zimmer
  • linguistischer Term

Testfach

Wie unterscheiden sich die Fuzzy Logik und die Zweiwertige Logik?

  • Zweiwertige Logik: Abbildung einer Variable X auf Wahrheitswerte
    • “wahr” oder “falsch”
    • X -> {0,1}
  • Fuzzy-Logik: Abbildung einer Variable X auf alle reelle Zahlen im
    • Intervall [0,1]:
    • X -> [0,1]

Testfach

Was sind die Eigenschaften der Fuzzy Logik?

  • erweitert die klassische zweiwertige Logik auf das Einheitsintervall als Wahrheitsmenge.
  • Die Unschärfe ist eine Form der Ungenauigkeit, Unbestimmtheit bzw. Ungewissheit bei der Abbildung bzw. Wiedergabe eines Sachverhalts.
  • Repräsentation und Verarbeitung von ungenauen Daten („fuzzy“)
  • Damit wird die Modellierung gradueller Erfüllung eines Prädikats möglich, z.B. „ein bischen“, „wenig“, „sehr“, etc.

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Was ist der wichtigste Aspekt der Fuzzy Logik?

Es lässt sich damit ein Spektrum abbilden. Unscharfe Mengen sind möglich.

“Wenn es ein bisschen zu kalt ist, muss die Heizung ein wenig stärker
aufgedreht werden”

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Was ist Fuzzy Logik?

Fuzzy Logik ist ein Ansatz der das traditionelle Modell von wahr (1) und falsch (0) erweitert. Dadurch sind Aussagen wie größtenteils richtig (0.7) oder größtenteils falsch (0.3) möglich.

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Wie ist die Struktur eines Entscheidungsbaums?

  • Blattknoten werden mit jeweils einer Klasse benannt, alle anderen Knoten mit jeweils einem Test auf ein einziges Attribut wenn das Attribut eines Knotens k verschiedene Werte hat (bzw. in k Wertebereiche aufgeteilt wird), dann hat der Knoten k Sohnknoten
  • Beispielmenge wird an dem Knoten in k disjunkte Teilmengen partitioniert in Abhängigkeit vom jeweiligen Wert des Attribut
  • Die Extension eines Knotens ist immer eine Obermenge der Extension aller Sohnknoten
  • Klassen müssen durch Entscheidungsbäume oder Produktionsregeln beschreibbar sein; typischerweise Beschreibungen der Form
  • Die Aufteilung der Daten muss so gewählt werden, dass sie nach der Aufteilung möglichst rein sind (Maß für die Reinheit ist die Entropie)

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Wie heißt der Greedy Algorithmus der behandelt wurde?

ID3

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Beschreibe die Grundlagen und die Idee von Entscheidungsbäumen

Grundlagen

  • Entscheidungsbäume sind eine spezielle Form von Konzepthierarchien
  • (Entscheidungsregeln) -> aufeinanderfolgende, hierarchische
    Entscheidungen

Idee

  • aus gegebenen Trainingsbeispielen und einer Klasseneinteilung wird ein Modell
    in Form eines Entscheidungsbaums aufgebaut
  • Entscheidungsbaum liefert intensionale Beschreibung der vorgegebenen Klassen
  • Entscheidungsbaum ordnet neue Beispiele mit gewisser Fehlerrate einer der
    vorgegebenen Klassen zu

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Wofür steht FIS?

Fuzzy Inferenz Systeme.

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