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首页> 外文期刊>Journal of Uncertainty Analysis and Applications >A new approach for tuning interval type-2 fuzzy knowledge bases using genetic algorithms
【24h】

A new approach for tuning interval type-2 fuzzy knowledge bases using genetic algorithms

机译：一种使用遗传算法调整间隔Type-2模糊知识库的新方法

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Fuzzy knowledge-based systems (FKBS) are significantly applicable in the area of control, classification, and modeling, having knowledge in the form of fuzzy if-then rules. Type-2 fuzzy theory is used to make these systems more capable of dealing with inherent uncertainties in real-world problems. In this paper, the authors have proposed a genetic tuning approach named lateral displacement and expansion/compression (LDEC) in which α and β parameters are calculated to adjust the parameters of interval type-2 membership functions. α tuning deals with lateral displacement, whereas β tuning carries out compression/expansion operation. The interpretability and accuracy features are considered during the development of this approach. The experimental results show the performance of the proposed approach.
机译：模糊知识的系统（FKBS）在控制，分类和建模领域，具有模糊IF-DEN-DEN规则的形式知识。 2型模糊理论用于使这些系统能够在现实世界问题中处理内在的不确定性。在本文中，作者提出了一种名为横向位移和扩展/压缩（LDEC）的遗传调谐方法，其中计算α和β参数以调整间隔类型2隶属函数的参数。 α调整涉及横向位移，而β调谐执行压缩/扩展操作。在这种方法开发期间考虑了可解释性和准确性特征。实验结果表明了所提出的方法的性能。

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