Adaptiver Neuro-Fuzzy-Ansatz zur Diagnose - Feridun Yildirim (2017)
In der realen Computerumgebung ist es schwierig, eine Entscheidung zu treffen, die durch Unvollständigkeit und Ungenauigkeit charakterisiert ist. Mehrere Algorithmen und Technologien (Fuzzy-Logik, neuronale Netze, genetische Algorithmen etc.) wurden entwickelt, um eine akkurate Diagnose sicher zu stellen. In dieser Bachelor-arbeit wird ein adaptiver Neuro-Fuzzy-Ansatz als Klassifikator für eine Diagnose benutzt. Viele Aspekte des Adaptiven Neuro-Fuzzy-Inferenzsystems (ANFIS) wie Architektur, Variationen der Architektur, Lernalgorithmen, Implementationen und medizinische Anwendungen werden vorgestellt. Für eine Realisierung an einem Fall-beispiel wurden mehrere Modelle mit unterschiedlichen Konfigurationen entwickelt und evaluiert. Die Leistung der Modelle sind mit der Wurzel der mittleren quadrati-schen Fehler (RMSE) ermittelt, um das beste Modell zu erhalten. Die Analyse der Diagnoseresultate und die Vergleiche mit MLP/RBFN demonstrieren eine vielver-sprechende Leistung für eine Modellierung von Diagnosesystemen.