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Seminar "Soft Computing" (1903), Sommersemester 2005

Inhalt

Soft Computing befaßt sich mit der Entwicklung von Methoden, die Ungenauigkeit, unsicheres Wissen und graduelle Wahrheit tolerieren, sowie mit dem Einsatz dieser Techniken zur Realisierung robuster und kostengünstiger Lösungen für komplexe Probleme.
Das Seminar gibt zunächst einen Überblick über die Methoden des Soft Computing. Den Schwerpunkt bilden Techniken und Konzepte der Fuzzy-Logik, Rough-Set-Theorie, genetische Algorithmen und verwandte Techniken. Im Anschluß werden typische Anwendungen des Soft-Computing behandelt, z.B. in den Bereichen Expertensysteme, Regelungstechnik, Mustererkennung, Datenbanken, Information-Retrieval und entscheidungsunterstützende Systeme.

Durchführung

Die Teilnehmer sollen sich durch Anfertigung einer Seminararbeit und eines Vortrags mit dem Soft Computing auseinandersetzen (Liste der Themen siehe unten).
Nach der Themenabsprache erhalten Sie die benötigte Fachliteratur vom Seminarleiter bereitgestellt. Bitte beachten Sie, daß es sich fast ausschließlich um englischsprachige Texte handelt.
Die Bearbeitung des Themas umfaßt dann die Vorbereitung eines Vortrags (Folien, PowerPoint-Präsentation o.ä.) und die Anfertigung einer schriftlichen Ausarbeitung des Vortrags (Seminararbeit).
Die entsprechenden Unterlagen sind in einer ersten Fassung bis zum 27.5.2005 einzureichen. Sie werden begutachtet und mit Verbesserungsvorschlägen an die Autoren zurückgesandt.
Die Ausarbeitung in endgültiger Form und der Vortrag müssen bis zum 18.7. vorliegen.
Die Präsenzveranstaltung mit den Vortragspräsentationen wird am Sa., 6.8.2005 von 9 Uhr bis ca. 19 Uhr im Raum B118 im AVZ-Gebäude (hinter dem Informatikzentrum) stattfinden.

In der newsgroup feu.informatik.seminar.1903.diskussion können Sie sich mit den anderen Seminarteilnehmern austauschen und die Vorbereitung untereinander abstimmen.

Voraussetzungen

Formale Anforderungen:

• Diplom: abgeschlossenes Grundstudium
• Bachelor: erfolgreiche Teilnahme aller Kurse des Kernbereichs
• Master und Zusatzstudiengang: keine

Sonstige Voraussetzungen:

• Gute Englischkenntnisse
• Interesse an Mathematik und Logik

Anmeldung

Es kann nur eine begrenzte Teilnehmerzahl zugelassen werden.
Bitte melden Sie sich ausschließlich über das zentrale Web-Formular http://www.informatik.fernuni-hagen.de/studium+lehre/lehrangebot-ss05/seminare/uebersicht.htm
des Fachbereichs Informatik an.
Anmeldeschluß ist der 15.01.2005.
Folgende Angaben sind erforderlich: Name, Anschrift, Telefonnummer, E-Mail-Adresse, Matrikelnummer, Hörerstatus sowie Semesterzahl.

Zeitlicher Ablauf

Anmeldeschluß der zentralen Seminaranmeldung: 15.1.2005
Benachrichtigung über Seminarteilnahme: 15.2.2005
Themenvergabe: 7.3.2005
Aushändigung der Literatur: 29.3.2005
Abgabe der vorläufigen Ausarbeitung: 27.5.2005
Abgabe der Endversion: 18.7.2005
Präsenzphase: 6.8.2005, 9 Uhr bis ca. 19 Uhr

Kontakt

Nähere Informationen bei Ingo Glöckner
Tel.: 02331/987-4521
Ingo.Gloeckner@FernUni-Hagen.DE

Anschrift:
FernUniversität in Hagen
Fachbereich Informatik
Lehrgebiet Praktische Informatik VII
Herrn Glöckner
58084 Hagen

Themen

1. Grundlagen der Fuzzy-Set-Theorie I (Henrik Fahlke, Verena Kunz)
   (Konzept der Fuzzy-Menge und Grundoperationen der Fuzzy-Set-Theorie; Darstellungsformen von Fuzzy-Mengen; unscharfe Konjunktionen/Disjunktionen und ihre Eigenschaften; unscharfe Negationen und ihre Eigenschaften; unscharfe Aggregationsoperatoren; Konstruktion von Fuzzy-Mengen)
   Literatur: Biewer Kap. 2.2 und Kap. 3, Klir/Yuan Kap. 3.1-3.4 und Kap. 10.
2. Grundlagen der Fuzzy-Set-Theorie II (Peter Klein, Jörg Reiher)
   (Erweiterungsprinzip, Fuzzy-Arithmetik, unscharfe Maße, unscharfe Integrale)
   Literatur: Biewer Kap. 4, Klir/Yuan Kap. 7, Fuzzy Information Engineering Kap. 31
3. Weitere Techniken des Soft-Computing (Horst Bachmann, Jörg Kalmund)
   (Überblick über die Rough-Set-Theorie und genetische Algorithmen)
   Literatur: Data Mining Methods Kap. 2 und Kap. 5, Evolutionary Computation Kap. 1, 2, 16.
4. Soft Computing in Expertensystemen (Fabian Aiteanu, Sandra Janßen)
   (Grundlagen des approximativen Schließens: Fuzzy-Implikationen, Schlußregeln des approximativen Schließens, Regeltypen, Rolle unscharfer relationaler Gleichungen)
   Literatur: Biewer Kap. 8, Klir/Yuan Kap. 11, Fuzzy Expert Systems Kap. 1
5. Soft Computing in der Regelungstechnik (Christian Scholz, Ruben Strenzke)
   (Fuzzy-Regler, Fuzzifizierung/Defuzzifizierung, Einsatzmöglichkeiten neuronaler Netze, Fuzzy-Automaten)
   Literatur: Biewer Kap. 11, Klir/Yuan Kap. 12, Granular Computing S.143-162.
6. Soft Computing in der Mustererkennung (Stefan Beil, Michael Steuernagel)
   (Fuzzy Pattern Matching auf der Basis des Erweiterungsprinzips und auf der Basis von Possibilitäts- und Notwendigkeitsmaßen; Fuzzy-Clustering, insb. Fuzzy-c-Means-Algorithmus; Fuzzy-Diskriminationsbäume)
   Literatur: Biewer Kap. 10, Klir/Yuan Kap. 13, Data Mining Methods Kap. 8, Granular Computing S.306-323
7. Soft Computing in Datenbanksystemen (Andreas Henrich, Antje Hornig)
   (Überblick über Fuzzy-Datenbanksysteme; Fuzzy-Anfragesprachen, Linguistic Data Summarization)
   Literatur: Fuzzy Information Engineering Kap. 14 und 15, Fuzziness in DBMS S.275-308 und S.365-414, Beiträge zu Linguistic Data Summarization in Proc. IFSA '99.
8. Soft Computing im Information Retrieval (Jony Sugianto, Vincent Wolowski)
   (Grundkonzepte des Fuzzy Information Retrieval; Fuzzy-Thesauri; Problem des gewichteten Retrievals und Bordogna und Pasis "ideal semantics"-Interpretation benutzerdefinierter Termgewichte; Fuzzy-Operationen für die Aggregation von Teilergebnissen; Streaming-Techniken zur Implementierung von Fuzzy-Retrieval-Systemen; Beispiele für Systeme des Fuzzy Information Retrieval)
   Literatur: Klir/Yuan Kap. 14, Fuzziness in DBMS S.231-274, Homann Kap. 4.
9. Soft Computing in entscheidungsunterstützenden Systemen (Rebecca Ratzer)
   (Problemformulierung des Fuzzy Decision Making und Verallgemeinerung auf mehrere Personen, Kriterien bzw. Stufen der Entscheidungsfindung. Beispiele zu den Lösungsansätzen und zu konkreten Systemen)
   Literatur: Klir/Yuan Kap. 15, Fuzzy Information Engineering Kap. 32-34.

Literatur

1. B. Biewer, Fuzzy Methoden. Springer, Heidelberg, 1997.
2. P. Bosc and J. Kacprzyk (Eds.), Fuzziness in Database Management Systems. Physica-Verlag, Heidelberg, 1995.
3. K. Cios, W. Pedrycz and R. Swiniarski, Data Mining Methods for Knowledge Discovery. Kluwer Academic Publishers, Boston, 1998.
4. D. Dubois, H. Prade and R.R. Yager (Eds.), Fuzzy Information Engineering: A Guided Tour of Applications. Wiley, New York, 1997.
5. D. Dumitrescu, B. Lazzerini, L.C. Jain and A. Dumitrescu, Evolutionary Computation. CRC Press, Boca Raton, 2000.
6. I. Homann, Fuzzy Suchmethoden im Information Retrieval. Dissertation, Bielefeld, 2004. ( Download)
7. A. Kandel, Fuzzy Expert Systems. CRC Press, Boca Raton, 1991.
8. G. Klir and B. Yuan, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications. Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey, 1995.
9. H. Nguyen and E. Walker, A First Course in Fuzzy Logic. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, 2000.
10. Z. Pawlak, Rough Sets: Theoretical Aspects of Reasoning about Data. Kluwer Academic Publishers, 1992.
11. W. Pedrycz (Ed.), Granular Computing: An Emerging Paradigm. Physica-Verlag, Heidelberg, 2001.
12. Proceedings of the Eighth International Fuzzy Systems Association World Congress (IFSA-99), Taipei, 1999.

Last modified: 2005-06-20 by Ingo Glöckner