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"
}