In this paper we present the Beta function and its main properties. A key feature of the Beta function, which is given by the central-limit theorem, is also given. We then introduce a new category of neural networks based on a new kernel: the Beta function. Next, we investigate the use of Beta fuzzy basis functions for the design of fuzzy logic systems. The functional equivalence between Beta-based function neural networks and Beta fuzzy logic systems is then shown with the introduction of Beta neuro-fuzzy systems. By using the SW theorem and expanding the output of the Beta neuro-fuzzy system into a series of Beta fuzzy-based functions, we prove that one can uniformly approximate any real continuous function on a compact set to any arbitrary accuracy. Finally, a learning algorithm of the Beta neuro-fuzzy system is described and illustrated with numerical examples.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00