Mathematics of Fuzzy Sets and Fuzzy Logic
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Dez 2012, 2012
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- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a mathematically-based introduction into the fascinating topic of Fuzzy Sets and Fuzzy Logic and might be used as textbook at both undergraduate and graduate levels and also as reference guide for mathematician, scientists or engineers who would like to get an insight into Fuzzy Logic. Fuzzy Sets have been introduced by Lotfi Zadeh in 1965 and since then, they have been used in many applications. As a consequence, there is a vast literature on the practical applications of fuzzy sets, while theory has a more modest coverage. The main purpose of the present book is to reduce this gap by providing a theoretical introduction into Fuzzy Sets based on Mathematical Analysis and Approximation Theory. Well-known applications, as for example fuzzy control, are also discussed in this book and placed on new ground, a theoretical foundation. Moreover, a few advanced chapters and several new results are included. These comprise, among others, a new systematic and constructive approach for fuzzy inference systems of Mamdani and Takagi-Sugeno types, that investigates their approximation capability by providing new error estimates. 288 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783642352201
- Titolo
- Mathematics of Fuzzy Sets and Fuzzy Logic
- Autore
- Barnabas Bede
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Dez 2012
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642352200
- ISBN 13
- 9783642352201
- Peso dell'articolo
- 600 grammi
- Dimensioni
- 241x160x21 mm
This book presents a mathematically-based introduction into the fascinating topic of Fuzzy Sets and Fuzzy Logic and might be used as textbook at both undergraduate and graduate levels and also as reference guide for mathematician, scientists or engineers who would like to get an insight into Fuzzy Logic.
Fuzzy Sets have been introduced by Lotfi Zadeh in 1965 and since then, they have been used in many applications. As a consequence, there is a vast literature on the practical applications of fuzzy sets, while theory has a more modest coverage. The main purpose of the present book is to reduce this gap by providing a theoretical introduction into Fuzzy Sets based on Mathematical Analysis and Approximation Theory. Well-known applications, as for example fuzzy control, are also discussed in this book and placed on new ground, a theoretical foundation. Moreover, a few advanced chapters and several new results are included. These comprise, among others, a new systematic and constructive approach for fuzzy inference systems of Mamdani and Takagi-Sugeno types, that investigates their approximation capability by providing new error estimates.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book presents a mathematically-based introduction into the fascinating topic of Fuzzy Sets and Fuzzy Logic and might be used as textbook at both undergraduate and graduate levels and also as reference guide for mathematician, scientists or engineers who would like to get an insight into Fuzzy Logic.
Fuzzy Sets have been introduced by Lotfi Zadeh in 1965 and since then, they have been used in many applications. As a consequence, there is a vast literature on the practical applications of fuzzy sets, while theory has a more modest coverage. The main purpose of the present book is to reduce this gap by providing a theoretical introduction into Fuzzy Sets based on Mathematical Analysis and Approximation Theory. Well-known applications, as for example fuzzy control, are also discussed in this book and placed on new ground, a theoretical foundation. Moreover, a few advanced chapters and several new results are included. These comprise, among others, a new systematic and constructive approach for fuzzy inference systems of Mamdani and Takagi-Sugeno types, that investigates their approximation capability by providing new error estimates.
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