Expanded Neo-Fuzzy Adaptive Decayed Brain Emotional Learning Network for Online Time Series Predication
Notice bibliographique
Résumé
The Neo-Fuzzy integrated Adaptive Decayed Brain Emotional Learning (NF-ADBEL) network has recently been proposed for online time series predicting problems. The NF-ADBEL network is suitable for online time series prediction with shorter update intervals and offers features such as fast learning, accuracy, simplicity, and lower computational complexity. However, the neo-fuzzy neuron network in NF-ADBEL was integrated only in the orbitofrontal cortex (OFC) part of the ADBEL network. This paper aims to further improve the performance of the NF-ADBEL network by integrating the neo-fuzzy neuron network into the amygdala (AMY) section as well, inspired by a fully integrated version of a neo-fuzzy-based pattern recognizer. As is known, the AMY has two outputs: one response is based on imprecise information received from the thalamus, and the second response is based on information received from the sensory cortex. In this study, the imprecise response generation is operated as previously, while the other AMY process is treated by neo-fuzzy neurons. The resultant network is called Expanded Neo-Fuzzy integrated Adaptive Decayed Brain Emotional Learning (ENF-ADBEL). The modified network is still simple and meets the requirement for online prediction problems. A few chaotic and stochastic nonlinear systems, namely the Mackey-Glass, Lorenz, Rossler, disturbance storm time index, Narendra dynamic plant identification, wind speed and wind power series, are used to evaluate the performance of the proposed network in terms of the root mean squared error (RMSE) and correlation coefficient (COR) criteria in a MATLAB programming environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».