【24h】

Genetic-neuro-fuzzy systems: a promising fusion

机译:遗传神经模糊系统:有希望的融合

获取原文

摘要

The aim of this paper is to emphasize some advantages of the fusion of artificial intelligence techniques such as fuzzy logic, neural nets and genetic algorithms. The design of neurofuzzy nets based on AND-OR logical neurons are discussed. Afterward, some ways for designing and automatic tuning of fuzzy system parameters using genetic algorithms are described. In the end, methods to provide parametric and structural learning of neural nets using genetic algorithms are presented and from these concepts the definition of regenerative neural nets is introduced.
机译:本文的目的是强调融合诸如模糊逻辑,神经网络和遗传算法之类的人工智能技术的一些优势。讨论了基于AND-OR逻辑神经元的神经模糊网的设计。随后,介绍了使用遗传算法设计和自动调整模糊系统参数的一些方法。最后,介绍了使用遗传算法提供神经网络参数和结构学习的方法,并从这些概念介绍了再生神经网络的定义。

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号