Enhancing the Performance of Neurofuzzy Predictors by Emotional Learning Algorith.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Neural networks and Neurofuzzy models have been successfully used in the prediction of nonlinear time series. Several learning methods have been introduced to train the Neurofuzzy predictors, such as ANFIS, ASMOD and FUREGA. Many of these methods, constructed over Takagi Sugeno fuzzy inference system, are characterized by high generalization. However, they differ in computational complexity. The emotional Learning, which is successfully used in bounded rational decision making, is introduced as an appropriate method to achieve particular goals in the prediction of real world data. For example, predicting the peaks of sunspot numbers (maximum of solar activity) is more important due to its major effects on earth and satellites. The emotional learning based fuzzy inference system (ELFIS) has the advantages of simplicity and low computational complexity in comparison with other multi-objective optimization methods. The efficiency of proposed predictor is shown in two examples of highly nonlinear time series. Appropriate emotional signal is composed for the prediction of solar activity and price of securities. It is observed that ELFIS performs better predictions in the important regions of solar maximum, and is also a fast and efficient algorithm to enhance the performance of ANFIS predictor in both examples.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle