کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
409633 | 679080 | 2015 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Parameter estimation of Takagi–Sugeno fuzzy system using heterogeneous cuckoo search algorithm
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
In this paper, a novel method, called intelligent Takagi–Sugeno Modeling (iTaSuM), for identifying the structure and parameters of T–S fuzzy system is developed based on heterogeneous cuckoo search algorithm (HeCoS) to overcome the drawbacks that classical cuckoo search algorithm. HeCoS is a new variant of cuckoo search algorithm with heterogeneous searching strategies based on the quantum mechanism. Through the experimental analysis, we demonstrate that the proposed algorithm has a balance between exploration and exploitation. Comparing with other existing methods, we achieve that iTaSuM can generate good fuzzy system model with high accuracy and strong generalization ability.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 151, Part 3, 3 March 2015, Pages 1332–1342
Journal: Neurocomputing - Volume 151, Part 3, 3 March 2015, Pages 1332–1342
نویسندگان
Xueming Ding, Zhenkai Xu, Ngaam J. Cheung, Xiaohui Liu,