Detail publikace
Použití genetického algoritmu ve fuzzy regresním modelování
POKORNÝ, M. ŽELASKO, P. ROUPEC, J.
Český název
Použití genetického algoritmu ve fuzzy regresním modelování
Anglický název
Genetic Algorithm Utilization in Fuzzy Regression Modelling
Typ
článek ve sborníku ve WoS nebo Scopus
Jazyk
en
Originální abstrakt
This paper introduces a soft-computing oriented approach to Takagi-Sugeno fuzzy modelling using the evolutionary principles. The presented algorithm allows determination of relevant input variables of fuzzy model from their potential candidates. Genetic algorithms are applied to optimize fuzzy input variables space through genetic fuzzy clustering procedure and to identify the fuzzy model. Some advanced procedures e.g. individuals lifetime limitation and a shade zone of genes are used. To clarify the advantages of the proposed approaches the numerical example of modellin of fuzzy non-linear system is presented.
Český abstrakt
Referát uvádí přístup Takagi-Sugenova soft-computingového fuzzy modelování s použitím evolučních přístupů. Pro optimalizaci diverzifikace vstupního fuzzy prostoru a identifikaci modelu je použita fuzzy-genetická shlukovací procedura. Použitý genetický algoritmus využívá některé moderní operátory jako limitaci doby životnosti jedince v populaci nebo bitové redundance v chromozomech. Uvedený algoritmus umožňuje rovněž stanovit redundantní vstupní proměnné fuzzy modelu. Pro ověření kvality funkce navrženého algoritmu je uveden numerický příklad modelování nelineární soustavy.
Anglický abstrakt
This paper introduces a soft-computing oriented approach to Takagi-Sugeno fuzzy modelling using the evolutionary principles. The presented algorithm allows determination of relevant input variables of fuzzy model from their potential candidates. Genetic algorithms are applied to optimize fuzzy input variables space through genetic fuzzy clustering procedure and to identify the fuzzy model. Some advanced procedures e.g. individuals lifetime limitation and a shade zone of genes are used. To clarify the advantages of the proposed approaches the numerical example of modellin of fuzzy non-linear system is presented.
Klíčová slova česky
Genetický algoritmnus; identifikace fuzzy modelu
Klíčová slova anglicky
Genetic algorithm;fuzzy model identification
Vydáno
29.08.2004
Místo
Awaji, Japan
Kniha
Proceedings of Taiwan-Japan Symposium 2004 On Fuzzy Systems & Innovational Computing
Číslo edice
1
Počet stran
8
BIBTEX
@inproceedings{BUT20755,
author="Miroslav {Pokorný} and Petr {Želasko} and Jan {Roupec},
title="Genetic Algorithm Utilization in Fuzzy Regression Modelling",
booktitle="Proceedings of Taiwan-Japan Symposium 2004 On Fuzzy Systems & Innovational Computing",
year="2004",
month="August",
address="Awaji, Japan"
}