Fuzzy Relation-Based Neural Networks and Their Hybrid Identification
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, we develop a comprehensive identification scheme for fuzzy relation-based neural networks (FRNNs). The proposed hybrid development approach combines the optimization technology of genetic algorithms (GAs) and an improved complex method introduced in the previous studies on fuzzy modeling. The structure of the FRNNs revolves around a collection of fuzzy rules and involves two types of fuzzy inference schemes. The taxonomy of these schemes relates to the format of the conclusion part of these rules (being either constants or linear functions). The optimization of the network deals with a number of essential parameters as well as the underlying learning mechanisms (e.g., apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients). The hybrid identification approach helps achieve global optimization (when using GAs) and assure local convergence (that results from the use of the improved complex method). During the identification process, we are guided by a weighted objective function (performance index) in which a weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization capabilities of the resulting model. The proposed identification method is applied to nonlinear processes (data) such as gas furnace process data and emission process data form a gas turbine power plant. The obtained experimental results show that the proposed networks exhibit high accuracy and generalization capabilities.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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