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Adaptives Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem — Wikipedia (de)

Source: Wikipedia (de)
Original: https://de.wikipedia.org/wiki/Adaptives_Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem
License (as archived): CC-BY-SA-4.0
Archived: 2026-10-10T04:09:59.268Z
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Als Adaptives Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem (ANFIS) wird in der Neuroinformatik ein künstliches neuronales Netz bezeichnet, welches zur Darstellung verschiedener Fuzzy-Inferenzmechanismen – also Mechanismen zum logischen Schließen aus unscharfen Mengen – dient. Übliche Mechanismen sind dabei Takagi-Sugeno-Regler und Tsukamoto-Regler. Der Name eines ANFIS-Netzes leitet sich vom höchsten Polynomgrad im DANN-Teil des Regelalgorithmus ab (z. B. ANFIS ersten Grades). ANFIS-basierte Systeme verbinden die Prinzipien neuronaler Netze mit denen der Fuzzylogik und vereinen so die Vorteile beider Systeme: Verarbeitung unter Einbeziehung linguistischer (natursprachlicher) Aspekte der Information Entscheidungen basierend auf dem Grad der Unsicherheit Lernfähigkeit

Tema degli esploratori: scibile generale (retro-catalogo completo della fonte, senza filtro di tema) (deposito sistematico; retro-catalogo: tutte le voci di Wikipedia in tedesco, in ordine alfabetico).
Fonte: Wikipedia in tedesco, voce «Adaptives Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem» — https://de.wikipedia.org/wiki/Adaptives_Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem
Wikidata Q352530 (dati Wikidata in CC0 1.0) — https://www.wikidata.org/wiki/Q352530
Autori: i contributori di Wikipedia (cronologia: https://de.wikipedia.org/wiki/Adaptives_Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem?action=history).
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