An incremental construction of deep neuro fuzzy system for continual learning of nonstationary data streams
Existing fuzzy neural networks (FNNs) are mostly developed under a shallow network configuration having lower generalization power than those of deep structures. This article proposes a novel self-organizing deep FNN, namely deep evolving fuzzy neural network (DEVFNN). Fuzzy rules can be automatical...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Pratama, Mahardhika, Pedrycz, Witold, Webb, Geoffrey I. |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/161032 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Evolving ensemble fuzzy classifier
بواسطة: Pratama, Mahardhika, وآخرون
منشور في: (2019) -
Gain scheduling: From conventional to neuro-fuzzy
بواسطة: Tan, S., وآخرون
منشور في: (2014) -
Modeling intermittent drying using an adaptive neuro-fuzzy inference system
بواسطة: Jumah, R., وآخرون
منشور في: (2014) -
RIT2FIS : a recurrent interval type 2 Fuzzy Inference System and its rule base estimation
بواسطة: Samanta, Subhrajit, وآخرون
منشور في: (2019) -
PAC : A novel self-adaptive neuro-fuzzy controller for micro aerial vehicles
بواسطة: Ferdaus, Md Meftahul, وآخرون
منشور في: (2021)