Abstract-Fuzzy logiksystem har i stor utsträckning tillämpats för att lösa många verkliga applikationsproblem eftersom de har visat sig vara universella approximatorer och många metoder, särskilt lutning nedstigning (GD) metoder har allmänt antagits för optimering av fuzzy medlemsfunktioner. Trots sin popularitet drabbas GD fortfarande av vissa nackdelar när det gäller dess långsamma inlärning och konvergens. I denna studie, användningen av frikopplat utökat Kalman filter (DEKF) för att optimera parametrarna för ett intervall typ-2 intuitionistisk fuzzy logik system av Tagagi-Sugeno-Kang (IT2IFLS-TSK) fuzzy inference föreslås och resultat jämfört med IT2IFLS gradient nedstigning lärande. De resulterande systemen utvärderas på en verklig värld dataset från Australiens elmarknad. IT2IFLS-DEKF jämförs också med dess typ 1-variant och intervall typ-2 luddiga logiksystem (IT2FLS). Analys av resultat avslöjar prestanda överlägsen IT2IFLS utbildad med DEKF (IT2IFLS-DEKF) jämfört med IT2IFLS utbildad med lutning nedstigning (IT2IFLS-GD). Den föreslagna IT2IFLS-DEKF överträffar också sin typ-1-variant och IT2FLS på samma lärplattform.
I REF antas DEKF för optimering av parametrarna för IT2IFLS.
Extended Kalman filter-based learning of interval type-2 intuitionistic fuzzy logic system
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}