Interval Type-2 Beta Fuzzy Basis Functions: Some Properties and their First-Order Derivatives
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F15%3A86099090" target="_blank" >RIV/61989100:27240/15:86099090 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27740/15:86099090
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/SMC.2015.389" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/SMC.2015.389</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/SMC.2015.389" target="_blank" >10.1109/SMC.2015.389</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Interval Type-2 Beta Fuzzy Basis Functions: Some Properties and their First-Order Derivatives
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper we introduce the Interval type-2 Beta fuzzy set as a membership function in a Fuzzy Logic System (FLS). First order derivatives of type-1 and type-2 Beta functions were developed for designing fuzzy logic systems based on given input-output pairs. Then, the steepest descent algorithm is used to train Beta fuzzy basis functions to obtain the final fuzzy system. The performance of the proposed model of Beta fuzzy logic system is evaluated using the benchmark of Forecasting of Time-Series and is compared to fuzzy systems using Gaussian membership functions as a popular example of shapes. (C) 2015 IEEE.
Název v anglickém jazyce
Interval Type-2 Beta Fuzzy Basis Functions: Some Properties and their First-Order Derivatives
Popis výsledku anglicky
In this paper we introduce the Interval type-2 Beta fuzzy set as a membership function in a Fuzzy Logic System (FLS). First order derivatives of type-1 and type-2 Beta functions were developed for designing fuzzy logic systems based on given input-output pairs. Then, the steepest descent algorithm is used to train Beta fuzzy basis functions to obtain the final fuzzy system. The performance of the proposed model of Beta fuzzy logic system is evaluated using the benchmark of Forecasting of Time-Series and is compared to fuzzy systems using Gaussian membership functions as a popular example of shapes. (C) 2015 IEEE.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/ED1.1.00%2F02.0070" target="_blank" >ED1.1.00/02.0070: Centrum excelence IT4Innovations</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2015
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
2015 IEEE International Conference On Systems, Man And Cybernetics (Smc 2015) : Big Data Analytics For Human-Centric Systems
ISBN
978-1-4799-8696-5
ISSN
1062-922X
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
2227-2232
Název nakladatele
IEEE Computer Society
Místo vydání
Los Alamitos
Místo konání akce
Hong Kong
Datum konání akce
9. 10. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000368940202055