ABSTRACT Sedan förekomsten av fuzzi i den verkliga världen, osäkerhet kan alltid vara närvarande i resonemanget resultat. Hur man ska ta itu med den tveksamhet som råder i resonemangsprocessen är därför en meningsfull fråga för uppbyggnaden av inferenssystemet. I detta dokument föreslås ett nytt intervall typ 2-intuitionistiskt luddigt neuralt nätverk baserat på långsiktig mekanism (LSTM-IT2IFNN). Med hjälp av intervall typ 2 intuitionistisk uppsättning, är tveksamheten i resonemanget beskrivs och involveras för att bestämma luddiga regler i inferens system, genom vilken de valda av luddiga regler inte bara anser medlemskap värde men också icke-medlemskap examen. För att hantera regressionsproblemen med långvarigt tidsberoende introduceras långsiktig mekanism i suddiga neurala nätverk, vilket effektivt kan förbättra minnesförmågan hos långsiktig kunskap. Dessutom, genom intuitionistiska uppsättningar, föreslås en utökad metakognitiv inlärningsmekanism för adaptivt online-inlärning av nätverksstruktur, där den uppnår när, vad, och hur man lär från sekventiella data. LSTM-IT2IFNNs prestanda utvärderas på olika regressionsproblem, inklusive syntetiska och verkliga data. Genom att jämföra med befintliga algoritmer visar de experimentella resultaten det föreslagna systemets effektivitet och noggrannhet. INDEX TERMS Fuzzy neural network, intuitionistiska fuzzy uppsättningar, intervall typ-2 fuzzy system, metakognition, sekventiell inlärning.
Nyligen föreslog också Yuan och Luo REF en online utvecklande intervall typ-2 intuitionistiska fuzzy LSTM-Neural Networks (eIT2IF-LSTMNN).
Online Evolving Interval Type-2 Intuitionistic Fuzzy LSTM-Neural Networks for Regression Problems
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}