...
首页> 外文期刊>Simulation modelling practice and theory: International journal of the Federation of European Simulation Societies >Multi-FNN identification based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation
【24h】

Multi-FNN identification based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation

机译:基于HCM聚类和进化模糊粒度的多FNN识别。

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

In this paper, we introduce a general category of multi-fuzzy-neural networks (FNNs), analyze their underlying architecture and propose a comprehensive identification framework. The proposed multi-FNNs dwells on a concept of linear fuzzy inference-based FNNs. The design of the model uses a standard HCM (Hard C-Means) clustering algorithm and carries out an evolutionary fuzzy granulation of experimental data. The performance of the model is quantified through a series of experimental studies involving synthetic and real-world data.
机译:在本文中,我们介绍了多模糊神经网络(FNN)的一般类别,分析了它们的底层体系结构,并提出了一个综合的识别框架。所提出的多FNN停留在基于线性模糊推理的FNN的概念上。该模型的设计使用标准的HCM(硬C均值)聚类算法,并对实验数据进行了进化模糊的粒化。该模型的性能通过一系列涉及合成和真实数据的实验研究进行了量化。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号