Fuzzy Rule Based Non Linear Regression
محل انتشار: دومین کنگره مشترک سیستمهای فازی و هوشمند ایران
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 914
فایل این مقاله در 6 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:
FJCFIS02_287
تاریخ نمایه سازی: 26 تیر 1392
چکیده مقاله:
A novel non linear regression model is presented based on Fuzzy Inference System (FIS) and Fuzzy Linear Regression (FLR) model. The proposedmethod namely Fuzzy Rule Based Non-Linear Regression (FRNLR) is tested over some examples and gives us suitable results. In the FRNLR, input space isdivided to several subspaces and in the each subspace a Fuzzy Linear Regression (FLR) models data. A weighting procedure acts according to probabilitydensity function (membership function) of each subspace and gives portion of each FLRs. Input sampleswith some generated rules appropriate to eachmembership function and weights are obtained. Then results of weighted FLRs are combined and fitting isperformed. Creation of a nonlinear fuzzy regression using the proposed Fuzzy Inference System (FIS) and FLR are possible and give a fuzzy nonlinear regression. Some examples are tested at noisy condition and results are compared to Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) which show superiority of the proposed approach.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hadi Sadoghi Yazdi
Engineering Department, Tarbiat Moallem University of Sabzevar
Saadatfar
Engineering Department, Ferdowsi Mashad University of Mashad
Mehri Sadoghi Yazdi
Shahid Beheshti University of Tehran
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 :