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J-GLOBAL ID：201902281110240012   整理番号：19A2710996

進化するタイプ2ニューラルファジィ推論システムに基づく多変数状態空間再帰的同定アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multivariable State-Space Recursive Identification Algorithm Based on Evolving Type-2 Neural-Fuzzy Inference System

著者 (2件)： Evangelista Anderson Pablo Freitas (Federal University of Maranhao, Sao Luis, MA, Brazil) ,  Serra Ginalber Luiz de Oliveira (Federal Institute of Education, Science and Technology of Maranhao, Sao Luis, MA, Brazil)
資料名： Journal of Control, Automation and Electrical Systems  (Journal of Control, Automation and Electrical Systems)
巻： 30  号： 6  ページ： 921-942  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4559A  ISSN： 2195-3880  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,多変数動的システムの状態空間進化型2型ニューラルファジィ同定のための新しいアプローチを提案した。採用された方法論に従って,クラスタを作り出すための条件を用いて,神経-ファジィモデルの構造適応を実行した。各クラスタの中心と形状を推定し,区間2型ニューラルファジィ推論システムにおけるすべてのルールを定義した。タイプ2メンバシップ関数の形状に関する不確実性の程度を,拡張Kalmanフィルタベースの学習機構を通して計算した。タイプ2メンバシップ関数(上位および下位メンバシップ値)を推定すると,ファジィMarkovパラメータを実験データから計算し,各入力情報に対して,推論システムの結果として生じる命題における状態空間線形モデルのパラメータを再帰的に推定した。提案した方法の効率と適用性を,工業用乾燥機のモデリングの実験結果を通して実証した。Copyright 2019 Brazilian Society for Automatics--SBA Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  乾燥機 ,  *アルゴリズム ,  メンバシップ関数 ,  モデリング ,  学習 ,  命題 ,  不確実性 ,  動的系 ,  パラメータ ,  *曖昧さ ,  クラスタ
準シソーラス用語： 線形モデル ,  *状態空間 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： タイプ2ニューラルファジィ推論システム ,  区間タイプ2ファジィ集合 ,  進化するシステム ,  ファジィ状態空間同定

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 進化 ,  タイプ ,  推論 ,  多変数 ,  状態空間 ,  同定 ,  アルゴリズム