کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4943501 | 1437627 | 2017 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Interval type-2 neuro-fuzzy system with implication-based inference mechanism
ترجمه فارسی عنوان
سیستم فازی نازک نوع 2 با مکانیسم استنباط مبتنی بر پیاده سازی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
قوانین مبتنی بر مفاهیم، سیستم استنتاج فازی، سیستم های عصبی فازی، مجموعه های فازی نوع 2،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Neuro-fuzzy systems have been proved to be an efficient tool for modelling real life systems. They are precise and have ability to generalise knowledge from presented data. Neuro-fuzzy systems use fuzzy sets - most commonly type-1 fuzzy sets. Type-2 fuzzy sets model uncertainties better than type-1 fuzzy sets because of their fuzzy membership function. Unfortunately computational complexity of type reduction in general type-2 systems is high enough to hinder their practical application. This burden can be alleviated by application of interval type-2 fuzzy sets. The paper presents an interval type-2 neuro-fuzzy system with interval type-2 fuzzy sets both in premises (Gaussian interval type-2 fuzzy sets with uncertain fuzziness) and consequences (trapezoid interval type-2 fuzzy set). The inference mechanism is based on the interval type-2 fuzzy Åukasiewicz, Reichenbach, Kleene-Dienes, or Brouwer-Gödel implications. The paper is accompanied by numerical examples. The system can elaborate models with lower error rate than type-1 neuro-fuzzy system with implication-based inference mechanism. The system outperforms some known type-2 neuro-fuzzy systems.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 79, 15 August 2017, Pages 140-152
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 79, 15 August 2017, Pages 140-152
نویسندگان
Krzysztof Siminski,