Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Použití genetického algoritmu ve fuzzy regresním modelování

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F04%3A00011353" target="_blank" >RIV/61989100:27240/04:00011353 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Genetic Algorithms Utilization in Fuzzy Regression Modelling

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper introduces a soft-computing oriented approach to Takagi-Sugeno fuzzy modelling using the evolutionary principles. The presented algorithm allows determination of relevant input variables of fuzzy model from their potential candidates. Geneticalgorithms are applied to optimize fuzzy input variables space through genetic fuzzy clustering procedure and to identify the fuzzy model. Some advanced procedures e.g. individual´s lifetime limitation and a shade zone of genes are used. To clarify the advantages of the proposed approaches the numerical example of modellin of fuzzy non-linear system is presented.

  • Název v anglickém jazyce

    Genetic Algorithms Utilization in Fuzzy Regression Modelling

  • Popis výsledku anglicky

    This paper introduces a soft-computing oriented approach to Takagi-Sugeno fuzzy modelling using the evolutionary principles. The presented algorithm allows determination of relevant input variables of fuzzy model from their potential candidates. Geneticalgorithms are applied to optimize fuzzy input variables space through genetic fuzzy clustering procedure and to identify the fuzzy model. Some advanced procedures e.g. individual´s lifetime limitation and a shade zone of genes are used. To clarify the advantages of the proposed approaches the numerical example of modellin of fuzzy non-linear system is presented.

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

    2004

  • 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

    Taiwan-Japan Symposium 2004 - On Fuzzy Systems & Innovational Computing

  • ISBN

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    207

  • Strana od-do

    154-161

  • Název nakladatele

    Taiwan-Japan Research Project

  • Místo vydání

    Kitakyushu, Japonsko

  • Místo konání akce

    Kitakyushu&Awaji, Japan

  • Datum konání akce

    1. 9. 2004

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku