安非斯

自适应神经网络模糊推理系统。提出了自适应网络模糊推理系统ANFIS(adaptivenetworkbasedfulzzy推理系统)的体系结构和学习过程。通过使用混合学习过程,所提出的ANFIS可以基于人类知识(以模糊if-then规则的形式)和规定的输入输出数据对构造输入输出映射。在仿真中,采用ANFIS结构对非线性函数进行建模,在线辨识控制系统中的非线性元件,并对混沌时间序列进行预测,取得了显著的效果。与人工神经网络和早期的模糊建模工作进行了比较和讨论。文中还对所提出的ANFIS进行了扩展,并对其在自动控制和信号处理中的应用前景进行了展望。


zbMATH中的参考文献(参考文献274篇)

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  1. 高、思玉;王欣:基于神经网络的连续未知非线性系统协同控制(2021)
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  3. 王宁;姚文;赵勇;陈晓倩:基于Takagi-Sugeno模糊模型的计算机模型贝叶斯校正(2021)
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  11. 阿特萨拉基斯,乔治S。;艾奥娜·G·阿特萨拉基。;帕西奥拉斯,福提奥斯;Constantin Zoponidis:使用神经模糊技术预测比特币价格(2019年)
  12. 戈尔纳,法沙德;Moradi,Hamed:风力涡轮机各种鲁棒滑动模式控制的动态建模和设计(2019年)
  13. 古普塔·罗伊,鲁帕姆;Ghoshal,Dibyendu:小腿-脚矫形器系统的自适应二阶滑模控制器(2019)
  14. 耆那,玛杜;Sanga,Sudeep Singh:m/m/R/(K)队列的最优控制F-策略,带附加服务器和阻止(2019)
  15. 马晓峰;阿米尼安,曼努谢尔;Kirby,Michael:使用径向基函数对流式时间序列数据进行误差自适应建模(2019)
  16. 适用于机器学习的基础:Jerry Mendons,2019
  17. 穆罕默德扎德,阿尔达希尔;张卫东:基于2型模糊小波神经网络的动态规划策略(2019)
  18. Razzaghnia,Tahereh:使用神经网络在具有异常值的数据集中预测回归参数(2019年)
  19. 桑加,苏迪普·辛格;Jain,Madhu:具有一般重审次数和劝阻的(M/M/1/K)队列准入控制的成本优化和ANFIS计算(2019)
  20. Uçak,Kemal:基于Runge-Kutta神经网络的非线性MIMO系统控制方法(2019)

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