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Reinforcement group cooperation-based symbiotic evolution for recurrent wavelet-based neuro-fuzzy systems

机译:基于补强团队合作的共生进化小波神经模糊系统

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摘要

This paper proposes a recurrent wavelet-based neuro-fuzzy system (RWNFS) with a reinforcement group cooperation-based symbiotic evolution (R-CCSE) for solving various control problems. The R-GCSE is different from the traditional symbiotic evolution. In the R-GCSE method, a population is divided to several groups. Each group formed by a set of chromosomes represents a fuzzy rule and cooperates with other groups to generate better chromosomes by using the proposed elite-based compensation crossover strategy (ECCS). In this paper, the proposed R-GCSE is used to evaluate numerical control problems. The performance of the R-GCSE in the simulations is excellent compared with other existing models.
机译:本文提出了一种基于小波的递归神经模糊系统(RWNFS),其中基于增强群合作的共生进化(R-CCSE)解决了各种控制问题。 R-GCSE与传统的共生进化不同。在R-GCSE方法中,总体分为几组。由一组染色体组成的每个组代表一个模糊规则,并通过使用提议的基于精英的补偿交叉策略(ECCS)与其他组协作以生成更好的染色体。在本文中,所提出的R-GCSE用于评估数控问题。与其他现有模型相比,R-GCSE在仿真中的性能非常出色。

著录项

  • 来源
    《Neurocomputing》 |2009年第12期|2418-2432|共15页
  • 作者

    Yung-Chi Hsu; Sheng-Fuu Lin;

  • 作者单位

    Department of Electrical and Control Engineering, National Chiao-Tung University, 1001 Ta Hsueh Road, Hsinchu, Taiwan 300, ROC;

    Department of Electrical and Control Engineering, National Chiao-Tung University, 1001 Ta Hsueh Road, Hsinchu, Taiwan 300, ROC;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    neuro-fuzzy system; symbiotic evolution; control; reinforcement learning; recurrent network;

    机译:神经模糊系统共生进化控制;强化学习;循环网络;
  • 入库时间 2022-08-18 02:08:31

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