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Level identification using input data mining for hierarchical fuzzy system

机译:基于输入数据挖掘的层次模糊系统水平识别

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摘要

Fuzzy rule based systems have been very popular in many control applications. However, when fuzzy control systems are used in real problems, many rules may be required. A hierarchical fuzzy system that partitions a problem for more efficient computation may be the answer. When creating a hierarchical fuzzy system, the level identification stage is crucial and time-consuming. This has a direct effect on how efficient the hierarchical fuzzy system is. This paper reports the use of an input data mining technique to efficiently perform the level identification stage. Without the use of input data mining, k*(k-1) ways of building the hierarchical fuzzy system must be tried.
机译:基于模糊规则的系统已经在许多控制应用中非常流行。但是,当在实际问题中使用模糊控制系统时,可能需要许多规则。答案是可以为问题进行分区的分层模糊系统。在创建分层模糊系统时,级别识别阶段至关重要且耗时。这直接影响到分层模糊系统的效率。本文报告了使用输入数据挖掘技术来有效执行级别识别阶段的情况。在不使用输入数据挖掘的情况下,必须尝试使用​​k *(k-1)种方法来构建分层模糊系统。

著录项

  • 作者

    Wong, K.W.; Gedeon, T.;

  • 作者单位
  • 年度 2001
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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