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Optimizing the fuzzy adaptive learning by the gradient descent approach

机译:通过梯度下降法优化模糊自适应学习

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摘要

A systematic approach to optimize the fuzzy rules and the corresponding membership functions to solve the local minimum problem is proposed. Without resorting to a good choice of the initial parameters, the presented technique can satisfactorily reach the desired results. The simulation results demonstrate that the proposed approach outperforms those exploit either neural modeling or symmetric adjustment methods. Examples are provided to verify the superiority of the proposed technique.
机译:提出了一种优化模糊规则及相应隶属度函数的系统方法,以解决局部极小问题。在不求助于初始参数的良好选择的情况下,所提出的技术可以令人满意地达到期望的结果。仿真结果表明,所提出的方法优于那些利用神经建模或对称调整方法的方法。提供了示例以验证所提出技术的优越性。

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