Max-Min fuzzy neural networks for solving relational equations
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099/2461
Tipus de documentArticle
Data publicació1994
EditorUniversitat Politècnica de Catalunya. Secció de Matemàtiques i Informàtica
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
The Relational Equations approach is one of the most usual ones for describing (Fuzzy) Systems and in most cases, it is the final expression for other descriptions. This is why the identification of Relational Equations from a set of examples has received considerable atention in the specialized literature. This paper is devoted to this topic, more specifically to the topic of max-min neural networks for identification. Three methods of "learning" Fuzzy Systems are developed by combining the most desirable properties of two existing ones: Sayto-Mukaidono's technique and the so called "smoothed derivative" technique.
ISSN1134-5632
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
blanco.pdf | 267,8Kb | Visualitza/Obre |