Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "aproksymacja rozmyta" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Iterative Construction and Optimization of Fuzzy Models
Autorzy:
Golea, N.
Benmahammed, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908273.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
aproksymacja rozmyta
optymalizacja iteracyjna
fuzzy approximation
decoupled learning
iterative optimization
Opis:
In this paper, a constructive approach to the fuzzy model selection problem is developed. First, the selection of membership functions is decoupled from parameter calculations using an orthogonalization procedure. Since each membership function depends only on its own parameters, the selection of rules is performed in a sequential manner. At each learning step, a new membership function is created and its parameters are optimized. The resulting parameter calculation boils down to the solution of a triangular system. This approach reduces significantly the computational complexity, and allows for the derivation of a simple optimization algorithm. In addition, optimization of the membership functions is related to the approximation accuracy. Simulation results, when compared with the orthogonal least-squares algorithm, show that this approach is less sensitive to the size of the training data and converges rapidly.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 1999, 9, 4; 899-919
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuro-fuzzy TSK network for approximation of static and dynamic functions
Autorzy:
Linh, T.
Osowski, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205951.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
algorytm uczenia się
aproksymacja
sieć neuronowo-rozmyta
approximation
learning algorithms
neuro-fuzzy networks
Opis:
The paper presents the neuro-fuzzy network in application to the approximation of the static and dynamic functions. The network implements the Takagi-Sugeno inference rules. The learning algorithm is based on the hybrid approach, splitting the learning phase into two stages : the adaptation of the linear output weights using the SVD algorithm and the conventional steepest descent backpropagation rule in application to the adaptation of the nonlinear parameters of the membership functions. The new approach to the generation of the inference rules, based on the fuzzy self-organization is proposed and the algorithm of automatic determination of the number of these rules has been also implemented. The method has been applied for the off-line modelling of static nonlinear relations and on-line simulation of the dynamic systems.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2002, 31, 2; 309-326
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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