Discrete Interval Type 2 Fuzzy System Models Using Uncertainty in Learning Parameters
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
<para xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> Fuzzy system modeling (FSM) is one of the most prominent tools that can be used to identify the behavior of highly nonlinear systems with uncertainty. Conventional FSM techniques utilize type 1 fuzzy sets in order to capture the uncertainty in the system. However, since type 1 fuzzy sets express the belongingness of a crisp value <formula formulatype="inline"><tex>$x^{\prime}$</tex> </formula> of a base variable <formula formulatype="inline"><tex>$x$</tex> </formula> in a fuzzy set <formula formulatype="inline"><tex>$A$</tex></formula> by a crisp membership value <formula formulatype="inline"><tex>$\mu_{A} (x^{\prime})$</tex> </formula>, they cannot fully capture the uncertainties due to imprecision in identifying membership functions. Higher types of fuzzy sets can be a remedy to address this issue. Since, the computational complexity of operations on fuzzy sets are increasing with the increasing type of the fuzzy set, the use of type 2 fuzzy sets and linguistic logical connectives drew a considerable amount of attention in the realm of fuzzy system modeling in the last two decades. In this paper, we propose a black-box methodology that can identify robust type 2 Takagi–Sugeno, Mizumoto and Linguistic fuzzy system models with high predictive power. One of the essential problems of type 2 fuzzy system models is computational complexity. In order to remedy this problem, discrete interval valued type 2 fuzzy system models are proposed with type reduction. In the proposed fuzzy system modeling methods, fuzzy C-means (FCM) clustering algorithm is used in order to identify the system structure. The proposed discrete interval valued type 2 fuzzy system models are generated by a learning parameter of FCM, known as the level of membership, and its variation over a specific set of values which generate the uncertainty associated with the system structure. </para>
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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