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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.4
- 수록면
- 204 - 206 (3page)
이용수
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In this study, we introduce the optimization method of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA) and information data granulation. The granulation is realized with the aid of the Hard C-means clustering and HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms (PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy model. It concerns the fuzzy model-related parameters such as the number of input variables to be used, a collection of specific subset of input variables, the number of membership function ... 전체 초록 보기
목차
Abstract
1. 서론
2. 퍼지 모델
3. HFCGA 기반 퍼지모델의 최적화
4. Unimodal Normal Distribution Crossover (UNDX)
5. 시뮬레이션
6. 결론
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