کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6904386 | 1447000 | 2017 | 25 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Implementation of neuro-fuzzy system with modified high performance genetic algorithm on embedded systems
ترجمه فارسی عنوان
اجرای سیستم عصبی فازی با الگوریتم ژنتیک با کارایی ارتقا یافته بر روی سیستم های جاسازی شده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
In this paper implementation of ANFIS on embedded systems based on single-core and multi-core ARM processors is presented. A novel evolutionary optimization tool named, modified high performance genetic algorithm (mHPGA) with bacterial conjugation operator is applied to ANFIS as a training method. Fixed point and floating point number representations are applied and compared. Moreover new mutation algorithm has been proposed for fixed point numbers. The proposed method is designed to sweep numbers space to search possible solutions in large state space. Concurrency nature of mHPGA benefits implementation of multi threading feature on ARM cortex-A53 with four cores.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Soft Computing - Volume 60, November 2017, Pages 602-612
Journal: Applied Soft Computing - Volume 60, November 2017, Pages 602-612
نویسندگان
Ali Nasrollahzadeh, Ghader Karimian, Amir Mehrafsa,