Abstract-This paper presents a new application of a hybrid learning approach to theoptimation of membership functions of a nyutvecklad intervall typ-2 intuitionistic fuzzy logik system (IT2 IFLS) of a Takagi-Sugeno-Kan (TSK) fuzzy inference system with neural network learning ability. Hybridalgoritmer bestående av frikopplat utökat Kalmanfilter (DEKF) och lutningsnedstigning (GD) används för att ställa in parametrarna för IT2 IFLS för första gången. DEKF används för att justera de efterföljande parametrarna i framåtpass medan GD-metoden används för att justera de tidigare delarna under det bakåtgående passet av hybridinlärningen. Hybridalgoritmen beskrivs och utvärderas, förutsägelser och identifieringsresultat tillsammans med körtiden jämförs med liknande befintliga studier i litteraturen. Prestandajämförelse görs bland den föreslagna modellen för hybridinlärning av IT2 IFLS, ett TSK-typ 1-intuitionistiskt luddigt logiksystem (IFLS-TSK) och ett TSK-typintervall typ-2 luddigt logiksystem (IT2 FLS-TSK) på två fall av de datauppsättningar som undersöks. Den empiriska jämförelsen görs på de konstruerade systemen med hjälp av tre artificiellt genererade dataset och tre verkliga dataset. Analys av resultaten visar att IT2 IFLS överträffar sina typ-1-varianter, IT2 FLS och de flesta av de befintliga modellerna i litteraturen. Dessutom gör den minimala körtiden för den föreslagna hybridutbildningsmodellen för IT2 IFLS att denna modell också är en bra kandidat för tillämpning i realtidssystem. Index Terms-Decoupled extended Kalman filter (DEKF), gradient nedstigning (GD) algoritm, intervall typ-2 intuitionistiska fuzzy logik system (IT2 IFLS).
I REF används en hybridmodell av GD back-propagation och DEKF för justering av parametrarna för IT2IFLS och modellen för systemidentifieringsproblem.
Hybrid Learning for Interval Type-2 Intuitionistic Fuzzy Logic Systems as Applied to Identification and Prediction Problems
{'venue': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}