Generic self-evolving TSK fuzzy neural network with rough set (GSETSK+RS)
Fuzzy neural networks are the hybrid of artificial neural networks and the fuzzy systems. The combination unites the strengths and eliminates the weaknesses of the individual system. There are two types of fuzzy neural networks: the Mamdani model and the Takagi-Sugeno-Kang (TSK) model. For complex p...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Qiu, Huiqian |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Quek Hiok Chai |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/149161 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Traffic prediction using a Generic Self-Evolving Takagi-Sugeno-Kang (GSETSK) fuzzy neural network
بواسطة: Nguyen, Ngoc Nam, وآخرون
منشور في: (2013) -
Self-reorganizing TSK fuzzy inference system with BCM theory of meta-plasticity
بواسطة: Jacob, Biju Jaseph, وآخرون
منشور في: (2013) -
Self evolving Takagi-Sugeno-Kang fuzzy neural network.
بواسطة: Nguyen Ngoc Nam
منشور في: (2012) -
Self-evolving neural fuzzy system with application in portfolio management
بواسطة: Yap, Jia Le
منشور في: (2023) -
A hybrid intelligent system: genetic algorithm and rough set incorporated neural fuzzy inference network
بواسطة: Wang, Di
منشور في: (2014)