کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی ترجمه فارسی نسخه تمام متن
380211 1437424 2016 13 صفحه PDF سفارش دهید دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Nonlinear system identification based on a self-organizing type-2 fuzzy RBFN
ترجمه فارسی عنوان
شناسایی سیستم های غیرخطی بر اساس RBFN فازی نوع 2 خودسازمانده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
سفارش ترجمه تخصصی
با تضمین قیمت و کیفیت
کلمات کلیدی
RBFN راجعه؛ مجموعه های فازی نوع 2 ؛ خودتکاملی؛ شناسایی سیستم
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی

This paper presents a new self-evolving recurrent Type-2 Fuzzy Radial Basis Function Network (T2FRBFN) in which the weights are considered Gaussian type-2 fuzzy sets and uncertain mean in each RBF neuron. The capability of the proposed T2FRBFN for function approximation and dynamical system identification perform better than the conventional RBFN. A novel type-2 fuzzy clustering is presented to add or remove the hidden RBF neurons. For parameter learning, back-propagation with adaptive learning rate is used. Finally the proposed T2FRBFN is applied to identification of three nonlinear systems as case studies. A comparison between T2FRBFN and the conventional RBFN as well as the method of Rubio-Solis and Panoutsos (2015) is presented. Simulation results and their statistical description show that the proposed T2FRBFN perform better than the conventional RBFN.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 54, September 2016, Pages 26–38
نویسندگان
, , ,
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
سفارش ترجمه تخصصی
با تضمین قیمت و کیفیت