I detta dokument föreslås en ny fuzzy regelöverföringsmekanism för självkonstruerande neurala fuzzy inference nätverk. Egenskaperna hos den föreslagna metoden, som kallas datadriven neural fuzzy system med samverkande fuzzy klustermekanismen (DDNFS-CFCM) är; (1) Fuzzy regler genereras facilt av fuzzy c-means (FCM) och sedan anpassas genom den preprocessade cooperation fuzzy klustering (PCFC) teknik, och (2) Struktur och parameter lärande utförs samtidigt utan att välja de ursprungliga parametrarna. DDNFS-CFCM kan användas för att hantera stora dataproblem genom PCFC-tekniken, som kan hantera enorma datamängder samtidigt som integriteten och säkerheten för datamängder bevaras. Inledningsvis är hela datasetet organiserat i två individuella dataset för PCFC-förfarandet, där var och en av datasetet är grupperad separat. Kunskapen om prototypvariabler (klustercentra) och matrisen av bara en halve av datasetet genom samarbetsteknik är utplacerade. DDNFS-CFCM kan uppnå konsekvens i närvaro av kollektiv kunskap om PCFC och öka systemmodelleringsprocessen genom parameter inlärningsförmåga i de självkonstruerande neurala fuzzy inference nätverk (SONFIN). Den föreslagna metoden överträffar andra befintliga metoder för tidsserieförutsägelseproblem.
Arbetet i REF föreslog en ny fuzzy regelöverföringsmekanism för att bygga fuzzy inference neurala nätverk för att utföra två-klass klassificering, såsom vad som händer i finansiella prognoser (t.ex., köpa eller sälja).
A new data-driven neural fuzzy system with collaborative fuzzy clustering mechanism
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}