Entwicklung und Untersuchung von hierarchischen Fuzzy Modellen für die Datenanalyse

在对图像进行研究的过程中，需要对模糊图像进行数据处理，然后进行韦尔登。这是一种用于大数据分析的模糊图的自动构造，即所谓的“智能数据分析”。劳动力的集中点位于一个层次结构模型之上，它可以通过不规则的颗粒化来确定层次结构。我的分析焦点可以通过对其他消费者的分析模型来实现，这是一个全球性的问题，或者是一个对其他消费者最好的分析焦点和一个地方性的问题。这是通过对模糊图-层次结构韦尔登的可视化实现的。这是一种用于交互分析大数据的模糊图，它能有效地进行数据的嵌入。伯克利大学的软计算研究是在韦尔登进行的，这是由Zahdeh教授的模糊数学基础--“伯克利软计算倡议”作为一个研究小组的一部分而完成的。

Im Verlauf des beantragten Forschungsaufenthalts sollen Arbeiten zur datengetriebenen Erzeugung von sogenannten Fuzzygraphen weitergeführt und theoretisch untersucht werden. Das Anwendungsgebeit ist hier die automatische Konstruktion von Fuzzygraphen für die Analyse großer Datenmengen, die sogenannte "Intelligente Datenanalyse". Der Schwerpunkt des Arbeitsvorhabens liegt dabei auf einer hierarchischen Anordnung dieser Modelle, wobei sich die Hierarchiestufen durch unterschiedliche Granulierungen unterscheiden. Je nach Analysefokus kann der Anwender dann Modelle der oberen Ebenen untersuchen, die eine globalere Sicht bieten, oder sich auf den unteren Ebenen einem bestimmten Analysefokus widmen und eine lokalere Sicht untersuchen. Dieses Vorgehen soll durch eine entsprechende Visualisierung der Fuzzygraph-Hierarchie unterstützt werden. Ziel des Forschungsvorhabens ist es, Fuzzygraphen zur interaktiven Analyse großer Datenmengen einfacher und effizienter einsetzbar zu machen. Das Forschungsvorhaben soll an der Universität Berkeley durchgeführt werden, da sich dort mit der von Professor Zahdeh - dem Gründer der Fuzzylogik - geleiteten "Berkeley Initiative in Soft Computing" eine der führende Forschungsgruppen auf diesem Gebiet befindet.