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Deep Neuro-Fuzzy Architectures
2019Fuzzy logic inspires from the non-deterministic behaviour of human brain computations. The fusion of neural networks and fuzzy logic such as neuro-fuzzy architectures is natural, as both represent elementary inspiration from brain computations involving learning, adaptation and ability to tolerate noise.
Anuar Dorzhigulov, Alex Pappachen James
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1998
Die Integration von Fuzzy-und KNN-Methoden kann auf unterschiedlichen gedanklichen Ebenen geschehen. Wenn das KNN unscharfe Mengen oder Zahlen verarbeiten kann, spricht man von Fuzzy-Neuronalen Netzwerken. Alle anderen Methoden konnen unter dem Begriff der hybriden Neuro-Fuzzy-Methoden zusammengefast werden.
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Die Integration von Fuzzy-und KNN-Methoden kann auf unterschiedlichen gedanklichen Ebenen geschehen. Wenn das KNN unscharfe Mengen oder Zahlen verarbeiten kann, spricht man von Fuzzy-Neuronalen Netzwerken. Alle anderen Methoden konnen unter dem Begriff der hybriden Neuro-Fuzzy-Methoden zusammengefast werden.
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Diplomová práce se zabývá teorií umělých neuronových sítí, následně jsou popsány fuzzy množiny a vysvětlena fuzzy logika. Na základě neuronových sítí, fuzzy množin a fuzzy logiky je navržen hybridní neuro-fuzzy systém vycházející ze systému ANFIS. Funkčnost zmíněných systémů byla ověřena na úloze řízení inverzního kyvadla.
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1993
Bei der Erstellung von Fuzzy Systemen ist ein auf Expertenwissen basierender oder heuristischer Ansatz zur Modellierung der zugehorigen Steuerregeln notwendig. Zur Erstellung von Adaptiven Fuzzy Systemen bietet der Einsatz von Neuronalen Netzwerken eine methodische Alternative zum Entwurf und zur Optimierung der Fuzzy-SystemParameter.
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Bei der Erstellung von Fuzzy Systemen ist ein auf Expertenwissen basierender oder heuristischer Ansatz zur Modellierung der zugehorigen Steuerregeln notwendig. Zur Erstellung von Adaptiven Fuzzy Systemen bietet der Einsatz von Neuronalen Netzwerken eine methodische Alternative zum Entwurf und zur Optimierung der Fuzzy-SystemParameter.
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Evolutionary neuro-fuzzy control
2017This chapter focuses on the use of genetic algorithms (GAs) in the design of FLC. An approach of adopting genetic algorithm search is adopted to determine optimal FLC scaling factors. The approach is then extended by adoption of neural network learning of the scaling factors leading to a neuro-fuzzy control method. This is further combined with genetic
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