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J-GLOBAL ID：201702274670053114   整理番号：17A1265232

量子風進化的アルゴリズムを用いたANFISのパラメータ最適化【Powered by NICT】

Parameters optimization of ANFIS using quantum-inspired evolutionary algorithm

著者 (4件)： Xiaoyi Qian (School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, 110870) ,  Yuxian Zhang (School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, 110870) ,  Awad Mohammed Altayeb (School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, 110870) ,  Yong Li (School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, 110870)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCDC  ページ： 1068-1073  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非線形系を正確に記述すると適応ニューロ-ファジィ推論システムモデルを改善するために,適応ニューロ-ファジィ推論システムのパラメータを最適化するために提示した量子風進化的アルゴリズム。本論文では,前提と適応ニューロ-ファジィ推論システムのパラメータを最適化するために導入した対立遺伝子実数値量子進化的アルゴリズム。対立遺伝子に基づく実符号化法を採用し,パラメータの可変規模更新戦略を採用した。その結果,ローカルミニマムに陥り易いパラメータを避けることができる。適応ニューロ-ファジィ推論システムのモデルの精度を改善した。シミュレーション例は,提案した方法の有効性を示した。提案した改良アルゴリズムは,標準適応ニューロ-ファジィ推論システムと比較した。最後に,提案した適応ニューロ-ファジィ推論システムモデルは,繊維のりつけ工程における品質指数の予測に適用した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 符号化 ,  品質 ,  *最適化 ,  *風 ,  シミュレーション ,  非線形系 ,  対立遺伝子 ,  *アルゴリズム ,  ファジィ推論 ,  実数 ,  糊付 ,  システムモデル
準シソーラス用語： *パラメータ最適化 ,  *適応ニューロ-ファジィ推論システム ,  *進化的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 量子 ,  進化的アルゴリズム ,  ANFIS ,  パラメータ最適化