Abstrakt. Detta dokument introducerar en ny typ av fuzzy inference system, betecknad som Denfis (dynamiskt utvecklande neural-fuzzy inference system), för adaptiv on-line och offline lärande, och deras tillämpning för dynamisk tidsserie förutsägelse. Denfis utvecklas genom inkrementell, hybrid (övervakad/oövervakad), lärande och rymma nya indata, inklusive nya funktioner, nya klasser, etc. genom inställning av lokalt element. Nya suddiga regler skapas och uppdateras under driften av systemet. Vid varje tillfälle beräknas utmatningen av DENFIS genom ett fuzzy inference system baserat på m-mest aktiverade fuzzy regler som är dynamiskt valda från en fuzzy regeluppsättning. Två tillvägagångssätt föreslås: 1) dynamiskt skapande av en första ordningens TakagiSugeno typ fuzzy regeluppsättning för en Denfis on-line modell; 2) skapande av en första-order TakagiSugeno typ fuzzy regeluppsättning, eller en utökad hög-order en, för en Denfis offline modell. En uppsättning luddiga regler kan införas i DENFIS före eller under inlärningsprocessen. Fuzzy regler kan också extraheras under inlärningsprocessen eller efter det. En framväxande klustermetod (ECM), som används i både on-line- och offline-DENFIS-modeller, introduceras också. Det visas att Denfis effektivt kan lära sig komplexa temporalsekvenser på ett adaptivt sätt och överträffa några välkända, befintliga modeller. (2001) 2 IEEE-transaktioner om luddiga system
Den framväxande klustermetoden genomförs i REF för att utveckla suddiga regler.
DENFIS: Dynamic Evolving Neural-Fuzzy Inference System and Its Application for Time-Series Prediction
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}