Abstract-Linguistic fuzzy modellering gör att vi kan hantera modellering av system genom att bygga en språklig modell som tydligt kan tolkas av människor. Eftersom den erhållna modellens noggrannhet och tolkningsförmåga är motstridiga egenskaper uppstår dock behovet av att förbättra den språkliga modellens noggrannhet när komplexa system modelleras. För att lösa detta problem har en av forskningslinjerna under de senaste åren lett till målet att ge mer exakthet åt språklig fuzzy modellering utan att förlora tolkningen till en hög nivå. I detta dokument föreslås en ny efterbehandlingsmetod för att utföra en evolutionär lateral inställning av medlemsfunktioner, med det huvudsakliga syftet att erhålla språkliga modeller med högre noggrannhetsnivåer samtidigt som god tolkningsförmåga upprätthålls. För att göra det anser vi att ett nytt regelrepresentationssystem grundar sig på den språkliga representationsmodellen med 2 tuples, som möjliggör den laterala variationen av de berörda etiketterna. Dessutom studeras samarbetet med den laterala stämningen tillsammans med luddiga regelreduktionsmekanismer i detta dokument, där resultat presenteras för olika verkliga tillämpningar. De uppnådda resultaten visar hur väl det föreslagna tillvägagångssättet fungerar när det gäller högdimensionella problem och dess förmåga att samarbeta med metoder för att ta bort onödiga regler.
I REF har en ny modell för regelrepresentation presenterats baserad på dessa begrepp för att utföra en inställning av komplexa språkliga suddiga modeller.
A Proposal for the Genetic Lateral Tuning of Linguistic Fuzzy Systems and Its Interaction With Rule Selection
{'venue': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}