Detail publikace
Použití fuzzy shlukovací metody v procesu identifikace fuzzy modelu
POKORNÝ, M. ŽELASKO, P. ROUPEC, J.
Český název
Použití fuzzy shlukovací metody v procesu identifikace fuzzy modelu
Anglický název
Fuzzy Clustering Technology in Fuzzy Model Identification
Typ
článek ve sborníku ve WoS nebo Scopus
Jazyk
en
Originální abstrakt
This paper introduces a soft-computing oriented approach to Takgi-Sugeno fuzzy modelling using the evolutionary principles. Genetic algorithm 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 redundant genes application are used. The presented algorithm allows also the determination of the relevant inpus variables of fuzzy model from theirs potential candidates.To clarify the advantages of the proposed approaches the numerical example of modelling of fuzzy non-linear system is also introduced.
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 Takgi-Sugeno fuzzy modelling using the evolutionary principles. Genetic algorithm 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 redundant genes application are used. The presented algorithm allows also the determination of the relevant inpus variables of fuzzy model from theirs potential candidates.To clarify the advantages of the proposed approaches the numerical example of modelling of fuzzy non-linear system is also introduced.
Klíčová slova česky
Takagi-Sugeno fuzzy model; selekce vstupních proměnných;pokročilý genetický algoritmus;numerický příklad
Klíčová slova anglicky
Takagi-Sugeno fuzzy model;input variables selection;fuzzy clustering;advanced genetic algorithm;numerical example
Vydáno
31.08.2004
Místo
Japonsko
Kniha
Proceedings of 7th Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making under Uncertainty
Počet stran
6
BIBTEX
@inproceedings{BUT22575,
author="Miroslav {Pokorný} and Petr {Želasko} and Jan {Roupec},
title="Fuzzy Clustering Technology in Fuzzy Model Identification",
booktitle="Proceedings of 7th Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making under Uncertainty",
year="2004",
month="August",
address="Japonsko"
}