I detta dokument presenteras arkitekturen och inlärningsprocessen bakom ANFIS (Adaptive-Network-baserat Fuzzy Inference System), ett suddigt inference system som genomförs inom ramen för adaptiva nätverk. Genom att använda en hybrid inlärningsprocedur, den föreslagna ANFIS kan konstruera en input-output kartläggning baserad på både mänsklig kunskap (i form av suddiga om-då regler) och fastställda input-output data par. I vår simulering använder vi ANFIS-arkitekturen för att modellera ickelinjära funktioner, identifiera ickelinjära komponenter online i ett styrsystem och förutsäga en kaotisk tidsserie som alla ger anmärkningsvärda resultat. Jämförelser med artificail neurala nätverk och tidigare arbete på fuzzy modellering listas och diskuteras. Andra utvidgningar av det föreslagna ANFIS-systemet och lovande tillämpningar för automatisk kontroll och signalbehandling föreslås också.
I REF presenterar Jang ett adaptivt neuralbaserat Fuzzy inference system (ANFIS) som användes för att förfina Fuzzy om-då regler, är i detta fall en mikroskopisk optimering.
ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}