Método multiobjetivo de aprendizaje para razonamiento inductivo difuso
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/86170
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2006-10
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
It has been recognized in various studies that the variations in the granularity (number of classes per variable) and the membership functions have a significant effect in the behaviour of the fuzzy systems. The FIR methodology is not an exception. The efficiency of the qualitative model identification and fuzzy forecast processes of FIR is very influenced by the fuzzification parameters of the system variables (i.e. number of classes and shape of the membership functions). To resolve this problematic we have been presented in previous works hybrid methodologies called Genetic Fuzzy Systems (GFSs) that try to learn in a joint way or by separated those parameters. These methods have used monoobjetive functions for the evaluation of the chromosomes. In this investigation another method of automatic learning is presented. This new method permits to obtain at the same time the fuzzification parameters of the FIR methodology but using Multiobjective Genetic Algorithms. Its main components are described and the results obtained on an environmental application are presented.
CitacióAcosta, J., Nebot, M., Fuertes, J.M. "Método multiobjetivo de aprendizaje para razonamiento inductivo difuso". 2006.
Forma partLSI-06-35-R
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R06-35.pdf | 362,6Kb | Visualitza/Obre |