MLU
WIW.00734.05 - Soft Computing (Complete module description)
Original version English
WIW.00734.05 5 CP
Module label Soft Computing
Module code WIW.00734.05
Semester of first implementation
Faculty/Institute Wirtschaftswissenschaftlicher Bereich - School of Economics and Business
Module used in courses of study / semesters
  • Betriebswirtschaftslehre (Business Studies) (MA120 LP) (Master) > Betriebswirtschaftslehre BWL (Business Stud.)MA120, Version of accreditation (SS 2016 - SS 2019) > 1.2. Wirtschaftsinformatik
  • Betriebswirtschaftslehre (Business Studies) (MA120 LP) (Master) > Betriebswirtschaftslehre BWL (Business Stud.)MA120, Version of accreditation (SS 2016 - SS 2019) > 2.1.1. Wahlbereich Produktion und Logistik
  • Betriebswirtschaftslehre (Business Studies) (MA120 LP) (Master) > Betriebswirtschaftslehre BWL (Business Stud.)MA120, Version of accreditation (SS 2016 - SS 2019) > 3.1.1. Wahlbereich I
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation valid from SoSe 2023 > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Wirtschaftsinformatik`
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2006/07 - SS 2013) > Primärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2013/14 - SS 2016) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Wirtschaftsinformatik`
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Wirtschaftsinformatik`
  • Wirtschaftsinformatik (Business Information Systems) (MA120 LP) (Master) > Wirtschaftsinformatik WirtschaftsinformatMA120, Version of accreditation (SS 2016 - SS 2020) > 1.1. Wahlbereich WI
  • Wirtschaftsinformatik (Business Information Systems) (MA120 LP) (Master) > Wirtschaftsinformatik WirtschaftsinformatMA120, Version of accreditation valid from WS 2020/21 > 2.1 Wirtschaftsinformatik
  • Wirtschaftsinformatik (Business Information Systems) (MA120 LP) (Master) > Wirtschaftsinformatik WirtschaftsinformatMA120, Version of accreditation (WS 2006/07 - SS 2008) > Pflichtmodule
  • Wirtschaftsinformatik (Business Information Systems) (MA120 LP) (Master) > Wirtschaftsinformatik WirtschaftsinformatMA120, Version of accreditation (WS 2008/09 - WS 2015/16) > Pflichtmodule
Responsible person for this module
Further responsible persons
Prof. Dr. Rolf Rogge
Prerequisites
Skills to be acquired in this module
Studierende...
  • erlangen Einblick in die Ideen- und Begriffswelt unscharf formulierter Probleme
  • sind in der Lage Fuzzy Anwendungsmöglichkeiten in unterschiedlichen Bereichen der Wirtschaft zu erkennen
  • erhalten Kenntnisse über Bau und Funktionsweise Künstlicher Neuronaler Netzwerke (KNN)
  • erlernen Fähigkeiten zum Erkennen der Einsetzbarkeit und zur Modellierung und Handhabung von KNN
  • erlangen Kenntnisse über heuristische Optimierungsalgorithmen
  • können sich selbstständig in aktuelle Forschungsliteratur einarbeiten, wesentliche Inhalte zusammenfassen und kritisch reflektieren
Module contents
  • Basisdefinitionen für Fuzzy-Mengen und Fuzzy-Zahlen
  • Operatoren für Fuzzy-Menge
  • Operatoren für Fuzzy-Zahlen
  • Fuzzy-Logik und Fuzzy-Control
  • Rangordnungsverfahren für unscharfe Nutzenbewertungen in Fuzzy-Entscheidungs-Modellen
  • Fuzzy-Software (z. B. Fuzzy Toolbox von MATLAB)
  • Prinzipieller Aufbau der Künstlichen Neuronalen Netze
- Struktur der Neuronen
- Eingangsfunktionen
- Transferfunktionen
- McCulloch-Pitts-Neuronen
  • Vorwärtsgerichtete Netze
- Informationsfluss / Lernphase / Recall-Phase
- Einstufige Netze ADALINE und PERZEPTRON
- Mehrstufige Netze MADALINE und BACKPROPAGATION
  • Rekursive Netze
- HOPFIELD-Netze zur Mustererkennung
- BOLTZMANN-Netze zur Prognose
  • Selbstorganisierende Netze
- Sensorische Karten und KOHONEN-Netze
- Motorische Karten und erweiterte KOHONEN-Netze
  • Brain Building auf der Basis zellulärer Automaten
  • KNN-Software (z. B. CBT-Software SIKONE)
  • Methoden der stochastischen Optimierung
  • Genetische Codierung und Operatoren
  • GA-Software (z. B. CBT-Software IT-Genetics)
Forms of instruction Lecture (3 SWS)
Course
Exercises (1 SWS)
Course
Course
Languages of instruction German, English
Duration (semesters) 1 Semester Semester
Module frequency jedes Sommersemester
Module capacity unlimited
Time of examination
Credit points 5 CP
Share on module final degree Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %; Course 4: %; Course 5: %.
Share of module grade on the course of study's final grade 1
Module course label Course type Course title SWS Workload of compulsory attendance Workload of preparation / homework etc Workload of independent learning Workload (examination and preparation) Sum workload
Course 1 Lecture Vorlesung 3 0
Course 2 Course Selbststudium 0
Course 3 Exercises Übung 1 0
Course 4 Course Selbststudium 0
Course 5 Course Prüfungsvorbereitung 0
Workload by module 150 150
Total module workload 150
Examination Exam prerequisites Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Course 4
Course 5
Final exam of module
mdl. Prüfung
Exam repetition information
Prerequisites and conditions Prerequisites Frequency Compulsory attendance Share on module grade in percent
Course 1 Summer semester No %
Course 2 Summer semester No %
Course 3 Summer semester No %
Course 4 Summer semester No %
Course 5 Summer semester No %