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Auflistung nach Autor:in "Kruse, Rudolf"

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  • Zeitschriftenartikel
    Bedeutung von Zugehörigkeitsgraden in der Fuzzy-Technologie
    (Informatik-Spektrum: Vol. 38, No. 6, 2015) Borgelt, Christian; Kruse, Rudolf
    Der Begriff der Fuzzy-Menge erweitert den klassischen Begriff der Menge, sodass man für betrachtete Objekte nicht nur (in einer Menge) ,,enthalten“ und ,,nicht enthalten“ angeben, sondern Grade der Zugehörigkeit unterscheiden kann. Während das nur zweiwertige (Nicht-)Enthaltensein unmittelbar verständlich ist, stellt sich bei dazwischenliegenden Zugehörigkeitsgraden die Frage, was sie bedeuten. Wir geben daher in diesem Aufsatz einen kurzen Überblick über die vier am weitesten verbreiteten Ansätze, Fuzzy-Zugehörigkeitsgraden eine (präzise) Bedeutung zuzuordnen: 1. als Ähnlichkeit zu Referenzwerten, 2. als Ausdruck von Präferenz, 3. als bedingte Wahrscheinlichkeit (likelihood) und 4. als Möglichkeitsgrad (degree of possibility). Wir diskutieren die Voraussetzungen und Ausdrucksmöglichkeiten dieser vier Interpretationen und untersuchen, in welchen Anwendungsbereichen sie jeweils am nützlichsten sind, wobei wir in einigen Fällen Beispielanwendungen erwähnen.
  • Textdokument
    Betriebssysteme und Rechnerverbund
    (40 Jahre Informatik an der Technischen Universität Braunschweig 1972 - 2012, 2012) Stiege, Günter; Langendörfer, Horst; Kruse, Rudolf; Zitterbart, Martina; Fischer, Stefan; Wolf, Lars; Beigl, Michael; Kapitza, Rüdiger
  • Konferenzbeitrag
    Data Mining with Graphical Models
    (Umweltinformatik ’98 - Vernetzte Strukturen in Informatik, Umwelt und Wirtschaft - Computer Science for Environmental Protection ’98 - Networked Structures in Information Technology, the Environment and Business, 1998) Kruse, Rudolf; Borgelt, Christian
    The explosion of data stored in commercial or administrational databases calls for intelligent techniques to discover the patterns hidden in them and thus to exploit all available information. Therefore a new line of research has recently been established, which became known under the names "Data Mining" and "Knowledge Discovery in Databases". In this paper we study a popular technique from its arsenal of methods to do dependency analysis, namely learning inference networks (also called "graphical models") from data. We review the already well-known probabilistic networks and provide an introduction to the recently developed and closely related possibilistic networks.
  • Zeitschriftenartikel
    Fuzzy-Systeme – Positive Aspekte der Unvollkommenheit
    (Informatik-Spektrum: Vol. 19, No. 1, 1996) Kruse, Rudolf
    Fuzzy-Systeme erfreuen sich wegen der vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten im industriellen Umfeld einer wachsenden Popularität, wohingegen im Bereich der Forschung Fuzzy-Techniken immer noch äußerst kritisch beäugt werden. Ein Grund dafür liegt darin, daß viele Mißverständnisse bezüglich der Methodik der Fuzzy-Systeme sowie der eigentlichen Zielsetzung beim Einsatz von Fuzzy-Systemen bestehen. Das Ziel dieses Aufsatzes ist es daher, einige Mißverständnisse aufzuklären, grundlegende Fuzzy-Techniken zu erläutern und die zur Zeit am stärksten diskutierten Einsatzgebiete sowie Neuro-Fuzzy-Systeme vorzustellen.Summary Due to numerous possible application fields, fuzzy systems enjoy increasing popularity. On the other hand, from the viewpoint of research, some criticism on fuzzy techniques is still pending. A reason for it lies in several misunderstandings concerning the methodology of fuzzy systems and the primar objectives of using them in practice. The aim of this paper is to clarify these misunderstandings, to introduce basic fuzzy techniques, and to present their currently most important application areas a well as neural fuzzy systems.