Emergent-adaptive Fuzzy-Systeme sind lernfähige, d.h. anpassungs- und entwicklungsfähige Verfahren der Entscheidungsunterstützung, die aus komplex verknüpften Netzwerken einfacher Berechnungselemente bestehen und in der Lage sind, unscharfe Entitäten zu verarbeiten. Es gilt zu zeigen, auf welchen Prinzipien diese quasi-intelligenten Verfahren der Entscheidungsunterstützung basieren, in welchen Kontext sie zu stellen sind, welche Routinen sie verwenden und wie sie konstruiert werden. Zentrales Anliegen ist dabei die simultane Kombination Künstlicher Neuronaler Netze, Evolutionärer Algorithmen und Fuzzy-Systeme für die Zwecke der Entscheidungsunterstützung. Es werden u.a. drei Modelle Emergent-adaptiver Fuzzy-Systeme neu eingeführt, die jeweils aus einer (vage-)konnektionistischen Lern- und einer (vage-)evolutionären Metalern-Komponente bestehen.
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