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Fuzzy Logic Laboratorium Linz-Hagenberg

Fuzzy Logic Laboratorium Linz-Hagenberg

Pressekontakt: Edwin Lughofer Fuzzy Logic Laboratorium Linz-Hagenberg Softwarepark 21 A-4232 Hagenberg Telefon 0043 7236 3343 435 Telefax 0043 7236 3343 434 eMail: edwin.lughofer@jku.at http://www.flll.jku.at/staff/edwin/

Über das Unternehmen

Der Autor

Dr. Edwin Lughofer ist als Post-Doc wissenschaftlicher Mitarbeiter des Fuzzy-Logic Laboratoriums Linz-Hagenberg, war als Key-Researcher der Universität Linz in diversen EU-Projekten (AMPA, DynaVis, SynTeX) tätig, organisierte Special Sessions auf internationalen Konferenzen, veröffentlichte über 50 Konferenz- und Journal-Papers zu den Themen evolvierende Modelle, maschinelles Lernen und Qualitätskontrolle, und engagiert sich als Gutachter für die diverse internationalen Journals, vor allem in den Bereichen 'Fuzzy Systeme' und 'maschinelles Lernen'.

2006 erhielt er den Best-Paper Award beim Evolving Fuzzy Systems Workshop in Ambleside (Lake District), 2007 den Royal Society Grant (UK) für Know-How Exchange mit der Universität Lancaster (UK).

Aktuell ist er Key-Researcher im K-Projekt PAC (Process Analytic Chemistry), organisiert eine Special Issue zum Thema 'On-line Fuzzy Modeling and Pattern Recognition' im Elsevier-Journal ‚Information Sciences‘ und beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung der Evolving Fuzzy Systems im Bereich der Interpretierbarkeit und Vertrauenswürdigkeit im Zuge eines bilateralen FWF/DFG Forschungsprojekts.

Aktuelle Pressemitteilungen von Fuzzy Logic Laboratorium Linz-Hagenberg
Bild: Umfassendes Buch über ‚Selbst-Lernende Echtzeitfähige Systeme‘Bild: Umfassendes Buch über ‚Selbst-Lernende Echtzeitfähige Systeme‘
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Umfassendes Buch über ‚Selbst-Lernende Echtzeitfähige Systeme‘

Das Buch erweitert insofern den aktuellen wissenschaftlichen Horizont, indem Modelle vorgestellt werden, die sich laufend auf Basis von neuer Information in Form von Daten und/oder menschlichem Wissen automatisch weiterentwickeln können. Dabei macht es das Konzept der Modellarchitektur (Fuzzy Systeme) möglich, diese Informationsformen homogen zu vereinen. Neue Betriebszustände, wechselnde Umwelteinflüsse, menschliche Erfahrungswerte können so vollautomatisch und on-line in die Modelle integriert werden. Dies steigert die Effizienz der Modell…
15.03.2011
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