کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6864277 | 1439537 | 2018 | 21 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A self-organizing interval Type-2 fuzzy-neural-network for modeling nonlinear systems
ترجمه فارسی عنوان
فازی-فضای عصبی نوع 2 خودسازمانی برای مدل سازی سیستم های غیرخطی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مدل سازی غیر خطی، فاصله زمانبندی خودسوزی نوع 2 فازی شبکه عصبی، شدت الگوریتم انتقال اطلاعات، الگوریتم مرتب ساز دوم،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Interval Type-2 fuzzy-neural-network (IT2FNN) has been widely used to model nonlinear systems. In current IT2FNN-based schemes, however, one of the main drawbacks is that the structure of IT2FNN is hard to be determined. In this paper, a self-organizing interval Type-2 fuzzy-neural-network (SOIT2FNN) is introduced via considering the structure adjustment and the parameters learning process simultaneously. Two main contributions of SOIT2FNN are summarized: Firstly, an intensity of information transmission algorithm, which can evaluate the independent component contributions of fuzzy rules, is introduced to optimize the structure of SOIT2FNN. Secondly, an adaptive second-order algorithm, which can obtain fast convergence, is developed to adjust the parameters of SOIT2FNN. To demonstrate the merits of SOIT2FNN, several benchmark nonlinear systems and a real world application are examined with comparisons against other existing methods. Moreover, a statistical analysis of the performance results indicates that the proposed SOIT2FNN performs better and is more suitable for modeling nonlinear systems than some existing methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 290, 17 May 2018, Pages 196-207
Journal: Neurocomputing - Volume 290, 17 May 2018, Pages 196-207
نویسندگان
Han Hong-Gui, Chen Zhi-Yuan, Liu Hong-Xu, Qiao Jun-Fei,