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초록·키워드
In this study, we propose a space search evolutionary algorithm (SSEA). In comparison with “conventional”” optimization algorithms (such as the well-known differential evolution), SSEA leads to better search capabilities in case of search spaces of high dimensionality. Next, we use SSEA as the optimization vehicle for the design of fuzzy inference systems. A hybrid identification method of fuzzy inference systems is proposed. The overall hybrid identification comes in the form of two optimization mechanisms: structure identification and parameter identification. The structure identification is supported by the SSEA and C-Means while the parameter estimation is realized ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-560-003664973
