کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947604 | 1439589 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Robust subspace neuro-fuzzy system with data ordering
ترجمه فارسی عنوان
سیستم فازی نوری فضایی قوی با سفارش داده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پارادایم زیربنایی، سفارش داده سیستم عصبی فازی، ناپایدارها، سر و صدا،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Neuro-fuzzy systems are known for their ability to both approximate and generalize presented data. In real life data sets not always all attributes (dimensions) of data are relevant or have the same importance. Some of them may be noninformative or unnecessary. This is why subspace technique is applied. Unfortunately this technique is vulnerable to noise and outliers that are often present in real life data. The paper describes a subspace neuro-fuzzy system with data ordering technique. Data items are ordered and assigned with typicalities. Data items with low typicalities have lower influence on the elaborated fuzzy model. This technique makes fuzzy models more robust to noise and outliers. The paper is accompanied by numerical experiments on real life data sets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 238, 17 May 2017, Pages 33-43
Journal: Neurocomputing - Volume 238, 17 May 2017, Pages 33-43
نویسندگان
Krzysztof Siminski,