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Uneven allocation of membership functions for hierarchical fuzzymodeling using genetic algorithm

机译:隶属函数分配不均用于层次模糊遗传算法建模

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摘要

Fuzzy modeling is a promising technique to describe input-outputrelationships of nonlinear system. This paper presents a newhierarchical fuzzy modeling method using Genetic Algorithm (GA). Unevenallocation of membership functions in the antecedent of each sub-modelin the hierarchical fuzzy model can be achieved with the proposedmethod. This paper introduces a simple coding method and a quick ruleidentification method for efficient search for a sub-model using a FuzzyNeural Network (FNN). The obtained hierarchical fuzzy model are probableto be more concise and more precise than those identified with theconventional methods
机译:模糊建模是描述输入输出的有前途的技术 非线性系统的关系。本文提出了一个新的 遗传算法(GA)的层次模糊建模方法。不均匀的 在每个子模型的前部分配隶属函数 提出的方法可以实现在层次模糊模型中的应用 方法。本文介绍了一种简单的编码方法和一条快速规则 Fuzzy的高效搜索子模型的方法 神经网络(FNN)。所获得的层次模糊模型很可能 比使用 常规方法

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