Diplomarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg (Institut für Wirtschaftsinformatik), Sprache: Deutsch, Abstract: In der Wirtschaft werden seit vielen Jahren computergestützte Systeme zur Entscheidungsfindung eingesetzt. Die komplexe Umwelt des Menschen erschwert es allerdings, alle Entscheidungen in nur zwei Kategorien einzuordnen. Gerade für die Computerunterstützung ergeben sich dadurch neue Herausforderungen. Können die Handlungen, Denkweisen und Entscheidungsmuster des Menschen nachgeahmt werden, lassen sich damit auch komplexe Probleme lösen, ohne Kenntnis der formalen Modelle. In der Forschung haben sich in dieser Richtung zwei Bereiche herauskristallisiert. Zum einen sind das die künstlichen Neuronalen Netze, mit denen versucht wird, kognitive Leistungen des Menschen nachzubilden. Zum anderen ist das die Fuzzy Logik, mit der unscharfe Begriffe aus dem menschlichen Alltag wie wenig, sehr oder viel modelliert werden können. Die Verknüpfung dieser beiden Methoden hat sich unter Neuro-Fuzzy etablieren können. Diese Arbeit verfolgt das Ziel, einen aktuellen und umfassenden Überblick über die Thematik der Neuro-Fuzzy-Systeme zu liefern. Dabei wird auf die Theorie der Neuronalen Netze und der Fuzzy Logik nicht weiter eingegangen, sondern auf die einschlägige Literatur verwiesen. Der Fokus liegt allein auf den Neuro-Fuzzy-Systemen und deren Entwicklungstendenzen. Das heißt zum einen, dass die theoretischen Konzepte aus der Literatur vorgestellt werden und verlangt zum anderen, dass die praktische Relevanz anhand ausgewählter Beispiele aus wirtschaftswissenschaftlicher Sicht aufgezeigt wird. Im 2. Kapitel dieser Arbeit werden die Grundlagen von Neuro-Fuzzy umrissen, welchen Konzepten sie zugrunde liegt und wie sich Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme miteinander kombinieren lassen. Darauf aufbauend werden im 3. Kapitel die Neuro-Fuzzy-Systeme nach der Art ihrer Kopplung in kooperative und hybride Systeme unterschieden und die gängigsten Neuro-Fuzzy-Ansätze aus der Literatur vorgestellt. Die Einsatzmöglichkeiten von Neuro-Fuzzy-Systemen in der Praxis werden im 4. Kapitel aufgezeigt. Dazu werden Anwendungen in der explorativen Datenanalyse, im Unternehmenskrisenmanagement, im Verkehrsmanagement, in den Umwelttechnologien sowie in der Industrie und Technik angeführt, da in diesen Bereichen häufig Neuro-Fuzzy-Methoden eingesetzt werden. Es gibt überdies noch weitere Anwendungsgebiete, wie etwa die Medizin5, die jedoch nicht im Fokus dieser Arbeit stehen. Im 5. Kapitel werden anhand der theoretischen Überlegungen aus Kapitel 3 und den praktischen Umsetzungen.

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