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戈萨雷斯、杰苏斯;伊格纳西奥·罗哈斯;波马莱斯，海克特;路易斯·埃雷拉。;阿尔贝托·吉伦;JoséM.Palomares。;费尔南多·罗哈斯

通过多目标进化算法提高模糊函数逼近器的精度，同时保持其可解释性。 （英语） Zbl 1109.68090号

国际J近似推理 44，第1期，32-44（2007）.
摘要：模型辨识是模糊系统建模和函数逼近理论领域的关键问题之一。模糊系统区别于该领域其他技术的一个重要特征是其透明度和可解释性。特别是在从一组给定的训练示例构造模糊系统时，很少注意分析复杂性和准确性之间的权衡，以保持最终模糊系统的可解释性。本文提出了一种多目标进化方法来确定模糊系统的帕累托最优集，并在精度和复杂性之间做出了不同的折衷。特别地，考虑到所获得系统的透明性，讨论了模糊系统建模的两个基本且相互竞争的目标：模糊规则参数优化和系统结构的识别（即隶属函数和模糊规则的数量）。本工作中提出的算法的另一个关键方面是使用了一些新的专家进化算子，这些算子是专门为模糊函数逼近问题设计的，旨在避免生成更差的解，以加快算法的收敛速度。

引用于7文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68层37 人工智能背景下的不确定性推理
68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）
90C29型 多目标规划

关键词：

函数近似;模糊系统;多目标优化;进化算法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.González}等人，《国际近似推理》44，第1期，第32-44页（2007；Zbl 1109.68090）
全文： 内政部

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