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首页> 外文期刊>Journal of control science and engineering >Reducing Computational Overhead by Improving the CRI and IRI Implication Step
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Reducing Computational Overhead by Improving the CRI and IRI Implication Step

机译：通过改善CRI和IRI暗示步骤来减少计算开销

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摘要

In conventional SISO fuzzy expert systems (n-element input, m-element output), the implication step requires the O(n × m) operations using compositional rule-based inference (CRI) and individual rule-based inference (IRI). However, this introduces excessive complexity. This paper proposes two methods, sort compositional rule-based inference (SCRI) and sort individual rule-based inference (SIRI) aiming at reducing both temporal and spatial complexity by changing the operation of the implication step to O((n + m)log_2(n + m)). We also propose a divide-and-conquer technique, called Quicksort, to verify the accuracy of SCRI and SIRI algorithms deployment to easily outperform the CRI and IRI methods.
机译：在常规的SISO模糊专家系统（n元素输入，m元素输出）中，蕴含步骤需要使用基于组合规则的推理（CRI）和基于单独规则的推理（IRI）进行O（n×m）运算。然而，这引入了过多的复杂性。本文提出了两种方法，旨在通过将蕴涵步骤的操作更改为O（（n + m）log_2来对基于规则的组合推理（SCRI）进行排序和对基于规则的个人推理进行排序（SIRI）。 （n + m））。我们还提出了一种称为Quicksort的分治技术，以验证SCRI和SIRI算法部署的准确性，以轻松胜过CRI和IRI方法。

著录项

  • 来源
    《Journal of control science and engineering》 |2015年第2015期|725258.1-725258.10|共10页
  • 作者

    Thoai Phu Vo; Joy Iong-Zong Chen;

  • 作者单位

    Department of Electrical Engineering, Dayeh University, No. 168, University Road, Changhua 51591, Taiwan;

    Department of Electrical Engineering, Dayeh University, No. 168, University Road, Changhua 51591, Taiwan;

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