System Identification Using Monotonic Fuzzy Models

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F21%3A00348000" target="_blank" >RIV/68407700:21230/21:00348000 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-030-47124-8_19" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-030-47124-8_19</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-47124-8_19" target="_blank" >10.1007/978-3-030-47124-8_19</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

System Identification Using Monotonic Fuzzy Models

Popis výsledku v původním jazyce

Fuzzy models became very popular tool for identification of nonlinear systems from input-output data. Unfortunately, their behaviour is considerably deteriorated in the regions where the data is sparse or contaminated by a noise. The paper shows that when a nonlinear function describing the systems is monotonic then a fuzzy system guaranteeing monotonicity significantly improves the performance of the fuzzy model. Furthermore, sufficient conditions for monotonicity of Takagi-Sugeno fuzzy systems with Gaussian membership functions are derived.

Název v anglickém jazyce

System Identification Using Monotonic Fuzzy Models

Popis výsledku anglicky

Fuzzy models became very popular tool for identification of nonlinear systems from input-output data. Unfortunately, their behaviour is considerably deteriorated in the regions where the data is sparse or contaminated by a noise. The paper shows that when a nonlinear function describing the systems is monotonic then a fuzzy system guaranteeing monotonicity significantly improves the performance of the fuzzy model. Furthermore, sufficient conditions for monotonicity of Takagi-Sugeno fuzzy systems with Gaussian membership functions are derived.

Druh

C - Kapitola v odborné knize

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

<a href="/cs/project/GA18-26278S" target="_blank" >GA18-26278S: Zahrnutí apriorní informace při identifikaci nelineárních systémů</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název knihy nebo sborníku

Studies in Fuzziness and Soft Computing

ISBN

978-3-030-47124-8

Počet stran výsledku

14

Strana od-do

229-242

Počet stran knihy

250

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Wien

Kód UT WoS kapitoly

—