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Fuzzy Theorie und Stochastik
Modelle und Anwendungen in der Diskussion
Abstrakt
Alle Prozesse in der Natur enthalten eine oder mehrere ungewisse Komponenten, zeigen Ungewißheiten oder haben einen mehr oder weniger ungewissen Ausgang. Dabei kann man unterscheiden, ob man einen Vorgang -oder einen Teil davon -als ungewiß ansieht, weil man ihn nicht exakt deterministisch erfassen kann (z. B. die Kursentwicklung an einer Wertpapierbörse), ob man ihn als genuin zufällig ansieht (z. B. den radioaktiven Zerfall eines Stoffes) oder ob die Ungewißheit des Vorgangs von seiner Beschreibung mit vagen Begriffen herrührt. Unsere heutigen sehr kom plexen sozialen und technischen Strukturen sind ohne den Einsatz von Verfahren zur Behandlung ungewisser Effekte nicht mehr vorstellbar, wenn man z. B. nur an Lebens-und Krankenversicherungen einerseits und an die Berechnung der Zu verlässigkeit technischer Systeme und Prozesse andererseits denkt. Die Entwicklung mathematischer Werkzeuge zur Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik führte zu der bis in unser Jahrhundert unangefochtenen Stellung der Stochastik als der besten wissenschaftlichen Methode zur Behandlung von Aspekten der Ungewißheit. In der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts etablierte sich dann die Fuzzy Theorie, die Lotfi Zadeh in der Arbeit "Fuzzy Sets" (1965) als Verallgemeinerung der Can torschen Mengentheorie begründete, als eine ernstzunehmende Konkurrentin für die Aufgabe, Ungewißheiten zu modellieren. Die weiteren Entwicklungen brachten eine über Jahrzehnte geführte Auseinandersetzung zwischen Stochastikern und Vertre tern der Fuzzy Theorie, aber auch eine überaus erfolgreiche Anwendung der Theorie in vielen Bereichen der angewandten Wissenschaften und der Industrie.
Details | Inhaltsverzeichnis
Ein kurzer Bericht der Langen Geschichte, wie die Vagheit auf den Begriff und unter die Formel kam
pp.41-85
https://doi.org/10.1007/978-3-663-10120-8_2Aspekte einer Erfolgsgeschichte
pp.129-160
https://doi.org/10.1007/978-3-663-10120-8_4pp.161-181
https://doi.org/10.1007/978-3-663-10120-8_5t-Normen — Eigenschaften und Darstellungssätze
pp.205-225
https://doi.org/10.1007/978-3-663-10120-8_7pp.226-236
https://doi.org/10.1007/978-3-663-10120-8_8Eine Alternative?
pp.239-243
https://doi.org/10.1007/978-3-663-10120-8_9Eine Podiumsdiskussion
pp.268-283
https://doi.org/10.1007/978-3-663-10120-8_12pp.287-301
https://doi.org/10.1007/978-3-663-10120-8_13pp.335-354
https://doi.org/10.1007/978-3-663-10120-8_15Publication details
Publisher: Vieweg+Teubner
Ort: Wiesbaden
Year: 1999
Seiten: 420
Series: Computational Intelligence
DOI: 10.1007/978-3-663-10120-8
ISBN (hardback): 978-3-528-05682-7
ISBN (digital): 978-3-663-10120-8
Referenz:
Seising Rudolf (1999) Fuzzy Theorie und Stochastik: Modelle und Anwendungen in der Diskussion. Wiesbaden, Vieweg+Teubner.