کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4946206 | 1439274 | 2017 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Regularized extreme learning adaptive neuro-fuzzy algorithm for regression and classification
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم عصبی-فازی تطبیقی افراطی مجدد برای رگرسیون و طبقه بندی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سیستم های عصبی فازی، ماشین های یادگیری شدید هسته مبتنی بر یادگیری، منظم سازی، پسرفت، طبقه بندی چند طبقه
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper incorporates the regularization strategy of kernel based extreme learning machines (ELM) to improve the performance of a neuro-fuzzy learning machine. The proposed learning machine, regularized extreme learning adaptive neuro-fuzzy inference system (R-ELANFIS), has the advantages of reduced randomness, reduced computational complexity and better generalization. The parameters of the fuzzy layer of R-ELANFIS are randomly selected by incorporating the explicit knowledge representation using fuzzy membership functions. The parameters of the linear neural layer are determined by solving a constrained optimization problem in a regularized framework. Simulations on regression problems show that R-ELANFIS achieves similar or better generalization performance compared to well known kernel based regression methods and ELM based neuro-fuzzy systems. The proposed method can also be applied to multi-class classification problems.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 127, 1 July 2017, Pages 100-113
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 127, 1 July 2017, Pages 100-113
نویسندگان
Shihabudheen KV, G.N. Pillai,