首页> 外文会议>Emerging Technologies and Factory Automation, 1994. ETFA '94., IEEE Symposium on >Fuzzy inference systems by genetic algorithm and factor analysismodeling for multivariate complex systems
【24h】

Fuzzy inference systems by genetic algorithm and factor analysismodeling for multivariate complex systems

机译:基于遗传算法和因子分析的模糊推理系统多元复杂系统的建模

获取原文
获取外文期刊封面目录资料

摘要

The authors propose a system which can automatically learn causalrelation for multivariate complex problems by use of fuzzy inference andgenetic algorithm. It has been difficult to infer the correct resultsfrom a lot of input variables by using only the fuzzy inference. Wefirst concentrate many variables into a few variables of the input offuzzy inference by factor analysis. Secondly, the genetic algorithm anddelta rule are used to adjust and learn the fuzzy inference rules. Weapply this system to human behavioral system with many input variables.By this causal modeling, we can identify the complex human system moreprecisely than the regression analysis generally used
机译:作者提出了一个可以自动学习因果关系的系统 模糊推理和多元推理的多元复杂问题关系 遗传算法。很难推断出正确的结果 仅使用模糊推理就可以从许多输入变量中提取出来。我们 首先将许多变量集中到输入的几个变量中 基于因子分析的模糊推理。其次,遗传算法和 增量规则用于调整和学习模糊推理规则。我们 将此系统应用于具有许多输入变量的人类行为系统。 通过这种因果模型,我们可以更加识别复杂的人类系统 比通常使用的回归分析精确

著录项

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