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FH-Professoren auch mit geringem Aufwand sehr effektiv

21.07.1999 - (idw) Fachhochschule Bochum

Evaluierung: Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik hervorragend


Effektiv miteinander vernetzt sind die Mitglieder des Forschungsverbundes Neuronale Fuzzy-Logik in NRW. Auf ihre Leistung und Effiktivität werden auch Professoren geprüft. Eine Art "Forschungsarbeiten-TÜV" des Ministeriums für Schule und Weiterbildung, Wissenschaft und Forschung, eine Evaluierungskommission, hat jetzt erstmals bei einer Veranstaltung an der FH Bochum der Forschungsverbund "Neuronale Fuzzy-Logik" mit seinen neun Professoren aus acht Fachhochschulen des Landes geprüft. Die Kommission bescheinigte dem Forschungsverbund sehr effektives Arbeiten, wobei mit relativ geringen Mitteln (gemessen an den Großforschungseinrichtungen) hervorragende und vorzeigbare Ergebnisse erzielt wurden. Der Verbund könne sogar als Vorzeige-Projekt bezeichnet werden.

Die Gutachter aus Industrie und Wissenschaft aus dem gesamten Bundesgebiet überprüften die Arbeiten, Methoden und die Ergebnisse der beteiligten Professoren, unter Ihnen Professor Wilhelm Caninenberg von der FH Bochum (im Bild ganz links), um eine effektive Vergabe von Forschungsmitteln sicherzustellen. Prof. Dr. Caninenberg kann nach dem glänzenden Evaluierungsergebnis seine Arbeiten auf dem Gebiet der Objekt- und Mustererkennung, die er bei der automatischen Leerguterkennung im Getränkehandel und bei der Kommissionierung in Warenverteilzentren anwendet, gestärkt fortsetzen.

Der Forschungsverbund bedient sich einerseits der Technik der Fuzzy-Logik, die im Gegensatz zur unerbittlichen Computer-Mathematik, darauf baut, daß Zusammenhänge vielfach nach menschlicher Einschätzung nicht immer exakt quantifiziert werden, sondern eher mit unscharfen (fuzzy) Begriffen bezeichnet werden. So sagt man beispielsweise: "Hier ist es etwas zu kalt" und nicht: "Hier ist es 1,3°C zu kalt". Expertenwissen und beobachtete Zusammenhänge lassen sich mit solchen unscharfen Aussagen oft einfacher erfassen. Die Technik der Fuzzy-Logik bietet die Grundlage, um solche Informationen flexibel und nutzbringend zu verarbeiten.
Neuronale Netze sind Ansätze, die Lern- und Entscheidungsprozesse nach dem biologischen Vorbild eines Gehirns im Computer nachzubilden, indem eine größere Anzahl sogenannter "Neuronen" miteinander in Wechselwirkung gebracht werden. Neuronale Netze zeichnen sich dadurch aus, daß die Wechselwirkung zwischen den Neuronen verändert werden kann und so ihre Entscheidungsprozesse während einer Lernphase angepaßt werden.
Neuronale Fuzzy-Logik bietet Lösungen für Anwendungsfälle, in den Fuzzy-Technik (Einbeziehung von Expertenwissen) und Neuronale Netze (Lernfähigkeit) mit ihren jeweiligen Vorzügen zum Zuge kommen. Landesweite Expertenunterstützung bietet der Forschungsverbund kleinen und mittelständischen Unternehmen. Die Einsatzmöglichkeiten dieser Technologien lassen sich am besten über Anwendungsbeispiele aufzeigen. So läßt sich hierüber das Verhalten eines Klärwerkes über Stunden recht gut vorhersagen und dadurch effizienter steuern. Oder es wird möglich, Verunreinigungen in Lebensmitteln festzustellen, die aufgrund ihrer geringen Größe bisher nicht erkennbar waren. Ebenso wird der Entwurf ausgeklügelter Regler für Kunstoffspritzmaschinen möglich.
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