Representace fuzzy systémů neuronovými sítěmi
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41110%2F06%3A15044" target="_blank" >RIV/60460709:41110/06:15044 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Representace fuzzy systémů neuronovými sítěmi
Popis výsledku v původním jazyce
Fuzzy systems are sometimes represented in a neural network form as so called neuro-fuzzy systems so that the neural network adaptation algorithms might be used for their fine-tuning to a concrete application. A neuro-fuzzy system is a group of mutuallyconnected simple processing units. However, it does not come under paradigm of fuzzy neural network, which is a group of fuzzy neurons connected in a way commonly used in neural network theory. In the article we will show how Mamdani fuzzy systems and zero-order or first-order Sugeno fuzzy systems might be represented with fuzzy neural networks. Fuzzy neural network representations of Sugeno fuzzy systems contain only real neurons. Only a special type of Sugeno fuzzy systems may be represented with a classical neural networks. However, Sugeno fuzzy systems may be with classical neural networks approximated.
Název v anglickém jazyce
Neural Network Representation of Fuzzy Systems
Popis výsledku anglicky
Fuzzy systems are sometimes represented in a neural network form as so called neuro-fuzzy systems so that the neural network adaptation algorithms might be used for their fine-tuning to a concrete application. A neuro-fuzzy system is a group of mutuallyconnected simple processing units. However, it does not come under paradigm of fuzzy neural network, which is a group of fuzzy neurons connected in a way commonly used in neural network theory. In the article we will show how Mamdani fuzzy systems and zero-order or first-order Sugeno fuzzy systems might be represented with fuzzy neural networks. Fuzzy neural network representations of Sugeno fuzzy systems contain only real neurons. Only a special type of Sugeno fuzzy systems may be represented with a classical neural networks. However, Sugeno fuzzy systems may be with classical neural networks approximated.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2006
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 10th IASTED International Conference on Artifitial Intelligence and Soft Computing
ISBN
0-88986-610-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
221-229
Název nakladatele
ACTA Press
Místo vydání
Calgary, Zurich
Místo konání akce
Palma de Mallorca
Datum konání akce
28. 8. 2006
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—