کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4943028 | 1437614 | 2018 | 21 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Particle swarm optimization based extreme learning neuro-fuzzy system for regression and classification
ترجمه فارسی عنوان
مبتنی بر بهینه سازی ذرات بر اساس یادگیری شدید یادگیری سیستم عصبی فازی برای رگرسیون و طبقه بندی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper improves the performance of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) using extreme learning machines (ELM) concept and particle swarm optimization (PSO). The proposed learning machine, particle swarm optimization (PSO) based regularized extreme learning adaptive neuro-fuzzy inference system (PSO-RELANFIS), has the advantages of reduced randomness, reduced computational complexity and better generalization. The fuzzy membership function parameters of the proposed system are randomly selected with in constraint ranges. A regularized loss function is developed using constrained optimization and the optimized regularization parameter is obtained using PSO technique. Performance analysis on regression and classification problems shows that proposed algorithm achieves similar or better generalization performance compared to well-known kernel based methods and ELM based neuro-fuzzy systems.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 92, February 2018, Pages 474-484
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 92, February 2018, Pages 474-484
نویسندگان
K.V. Shihabudheen, M. Mahesh, G.N. Pillai,