A New Approach for Using the Fuzzy Decision Trees for the Detection of the Significant Operating Points in the Nonlinear Modeling

机译：在非线性建模中使用模糊决策树检测重要工作点的新方法

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The paper presents a new approach for using the fuzzy decision tress for the detection of the significant operating points from non-invasive measurements of the nonlinear dynamic object. The PSO-GA algorithm is used to identify the unknown values of the system matrix describing the nonlinear dynamic object. It is defined in the terminal nodes of the fuzzy decision tree. The new approach was tested on the nonlinear electrical circuit. The obtained results prove efficiency of the new approach for using fuzzy decision tree for the detection of the significant operating points in the nonlinear modeling.

机译：本文提出了一种使用模糊决策树从非线性动态物体的非侵入式测量中检测重要工作点的新方法。 PSO-GA算法用于识别描述非线性动态对象的系统矩阵的未知值。它在模糊决策树的终端节点中定义。该新方法已在非线性电路上进行了测试。所得结果证明了使用模糊决策树检测非线性建模中重要工作点的新方法的有效性。

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来源
《International conference on artificial intelligence and soft computing》|2016年|279-292|共14页
会议地点
作者
Piotr Dziwinski; Eduard D. Avedyan;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Nonlinear modeling; Non-invasive identification; Significant operating point; Particle swarm optimization; Genetic algorithm; Electrical circuit; Takagi-Sugeno system; Fuzzy decision trees;

机译：非线性建模;非侵入性识别;重要的工作点;粒子群优化;遗传算法电路;高木杉野系统;模糊决策树;

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