Type-2 Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Logic Modeling using Subtractive Clustering
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
In this paper, a subtractive clustering identification algorithm is introduced to model type-2 Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy logic systems (FLS). The type-2 TSK FLS identification algorithm is an extension of the type-1 TSK FLS modeling algorithm proposed in (S. L. Chiu, 1994), (S. L. Chiu, 1997). In the type-2 algorithm, subtractive clustering method is combined with least squares estimation algorithms to pre-identify a type-1 FLS form input/output data. Then using type-2 TSK FLS theory (J. M. Mendel, 2001), expand the type-1 FLS to a type-2 TSK FLS. Minimum error models are obtained through enumerative search of optimum values for spreading percentage of cluster centers and consequence parameters. By doing so, fuzzy modeling of type-2 TSK FLS is found to be more effective than that of type-1 TSK FLS. Experimental results confirm the effectiveness of this method. A comparison of the Type-1 and -2 TSK FLSs is presented and the limitations of this method are discussed
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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