SECURING INTERPRETABILITY OF FUZZY MODELS FOR MODELING NONLINEAR MIMO SYSTEMS USING A HYBRID OF EVOLUTIONARY ALGORITHMS
محل انتشار: مجله سیستم های فازی، دوره: 9، شماره: 1
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 277
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-9-1_006
تاریخ نمایه سازی: 7 تیر 1401
چکیده مقاله:
In this study, a Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) is utilized to extract interpretable and compact fuzzy rule bases for modeling nonlinear Multi-input Multi-output (MIMO) systems. In the process of non- linear system identi cation, structure selection, parameter estimation, model performance and model validation are important objectives. Furthermore, se- curing low-level and high-level interpretability requirements of fuzzy models is especially a complicated task in case of modeling nonlinear MIMO systems. Due to these multiple and conicting objectives, MOGA is applied to yield a set of candidates as compact, transparent and valid fuzzy models. Also, MOGA is combined with a powerful search algorithm namely Dierential Evolution (DE). In the proposed algorithm, MOGA performs the task of membership function tuning as well as rule base identi cation simultaneously while DE is utilized only for linear parameter identi cation. Practical applicability of the proposed algorithm is examined by two nonlinear system modeling prob- lems used in the literature. The results obtained show the eectiveness of the proposed method.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mojtaba Eftekhari
Faculty of Islamic Azad University, Sirjan branch, ,Sirjan, Ker- man, Iran
Mahdi Eftekhari
Department of Computer Engineering, School of Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
Maryam Majidi
Department of Computer Engineering, School of Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
Hossein Nezamabadi pour
Department of Electrical Engineering, School of Engi- neering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :