【24h】

Learning optimal fuzzy rules using simulated annealing

机译:使用模拟退火学习最佳模糊规则

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摘要

Fuzzy systems can uniformly approximate continuous functions, but the number of rules increases geometrically with system dimension. Fast simulated annealing that uses alpha stable generating functions to search locally and tunnel through space can solve large optimization problems. Alpha values less than 1 can find the optimal fuzzy rules that approximate a function. The thick tails of these distributions help the annealing algorithm quickly search the solution space. This method can find the fuzzy rules for one and two input fuzzy systems.
机译:模糊系统可以统一逼近连续函数,但是规则的数量随着系统维数的增加而几何增加。使用alpha稳定生成函数在本地搜索并在空间中穿行的快速模拟退火可以解决大型优化问题。小于1的Alpha值可以找到近似函数的最佳模糊规则。这些分布的粗尾有助于退火算法快速搜索解空间。该方法可以找到一个和两个输入模糊系统的模糊规则。

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