Data-Driven Design of Evolving Fuzzy Systems: Enhancing Interpretability, Reliability, and User-Interaction

点击翻译按钮获取中文摘要

Ein "avouierendes Fuzzy-System" (EFS) ist ein lernfähiges System, das sich anhandbeobachteter Daten permanent an veränderliche Umweltbedingungen anpasst. Die aktuelleForschung in diesem noch jungen Gebiet konzentriert sich im Wesentlichen auf das Lernenvon Modellen mit hoher Prädiktionsgüte. Aus Anwendersicht ist das Kriterium derVerständlichkeit allerdings nicht minder relevant. Fuzzy-Systeme besitzen wie kaum einanderer Ansatz das Potential, die Kriterien der Präzision und Verständlichkeit zukombinieren, und dieses Potential soll im Rahmen des Projektes ausgeschöpft werden. DasZiel besteht darin, Konzepte, Methoden und Algorithmen zur Verbesserung derNutzerfreundlichkeit von EFS zu entwickeln. Hierzu gehören Ansätze zur Reduzierung derKomplexität, eine wichtige Voraussetzung für eine verständliche (linguistische) Darstellungvon Modellen, Eine weitere Anforderung ist die Verlässlichkeit gelernter Modelfe. Dieserfordert die Erfassung und adäquate Repräsentation unterschiedlicher Formen vonUnsicherheit in Bezug auf die Modelle und deren Prädiktionen; idealerweise ist ein Modell inder Lage, seine eigene Verlässlichkeit korrekt einzuschätzen. Schließlich sollen neuartigeTechniken zur Visualisierung von EFS entwickelt werden, die es einem Nutzer erlauben,dynamisch mit dem System zu interagieren.