T3-ANFIS: Type-3 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System With a Noniterative Learning Algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Recently, type-3 (T3) fuzzy logic systems (FLSs) have been widely used in various problems, such as modeling, control systems, image processing, forecasting problems, optimization algorithms, and many others. Most studies of T3-FLS focus on its different applications. However, the basic theory, the applications in real-time and online problems, learning schemes, and the robustness against non-Gaussian noises have been rarely studied. In this article, the simplification of T3-FLSs is taken into account, and the new membership functions (MFs), learning schemes, and type reduction are introduced. The concept of singleton MFs in adaptive fuzzy inference systems (ANFIS) is extended to T3-FLSs, and T3-ANFIS is proposed. The type reduction is simplified, and a noniterative learning scheme is developed. The corresponding computations for adaptation laws are derived, and all rules parameters and MF parameters are adjusted. To enhance the robustness versus impulsive noises, a T3-FLS-based correntropy Kalman filter (CKF) is designed. In the suggested algorithm, the kernel-size is not a constant value, but it is online updated by a T3-FLS. Also, to further improve robustness against noisy data, nonsingleton fuzzification for the suggested MF is formulated. By several simulations using real data sets, the feasibility of the suggested T3-FLS is shown, and its superiority is verified by comparisons. Also, the better robustness of suggested T3-FLS-based CKF versus impulsive noises is shown by comparison with traditional KFs.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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