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2005
Optimal Learning of Neo-Fuzzy Structure Using Particle Swarm Optimization
Dong Hwa Kim
한국정보기술학회논문지
2005.07
학술저널
Optimal Learning of Neo-Fuzzy Structure Using Bacteria Foraging Optimization
Dong Hwa Kim
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2005.06
학술대회자료
Optimal Learning of Fuzzy Neural Network Using Particle Swarm Optimization Algorithm
Dong Hwa Kim
,
Jae Hoon Cho
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2005.06
학술대회자료
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Fuzzy logic, neural network, fuzzy-neural network play an important as the key technology of linguistic modeling for intelligent control and decision making in complex systems. The fuzzy-neural network (FNN) learning represents one of the most effective algorithms to build such linguistic models. This paper proposes immune algorithm based optimal learning fuzzy-neural network (IM-FNN). The proposed learning scheme is the fuzzy-neural network structure which can handle linguistic knowledge as tuning membership function of fuzzy logic by immune algorithm. The learning algorithm of the IM-FNN is composed of two phases. The first phase is to find the initial membership functions of the fuzzy neural network model. In the second phase, immune algorithm is used for tuning of membership functions of the proposed model.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Structure of an Immune Algorithm Based Fuzzy-Neural Network
Ⅲ. Immune Algorithms for Obtaining Optimal Learning of the FNN
Ⅳ. Simulation and Discussions
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
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