کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
387175 | 660897 | 2009 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multi-objective optimization of TSK fuzzy models
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper we propose a hybrid algorithm to optimize the structure of TSK type fuzzy model using backpropagation (BP) learning algorithm and non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II). In a first step, BP algorithm is used to optimize the parameters of the model (parameters of membership functions and fuzzy rules). NSGA-II is used in a second phase, to optimize the number of fuzzy rules and to fine tune the parameters. A well known benchmark is used to evaluate performances of the proposed modelling approach, and compare it with other modelling approaches.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 36, Issue 4, May 2009, Pages 7416–7423
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 36, Issue 4, May 2009, Pages 7416–7423
نویسندگان
O. Guenounou, A. Belmehdi, B. Dahhou,