ANFIS

Sistem adaptiv de inferență fuzzy bazat pe rețea sau sistem adaptiv de inferență fuzzy bazat pe rețea, ANFIS  este o rețea neuronală artificială bazată pe sistemul de inferență fuzzy Takagi-Sugeno .

Metoda a fost dezvoltată la începutul anilor 1990 [1] [2] .

Deoarece această metodă integrează principiile rețelelor neuronale cu principiile logicii fuzzy , atunci are potențialul de a combina avantajele acestora într-o singură structură .

Ieșirea unui astfel de sistem corespunde unui set de reguli „dacă-atunci” neclare care au capacitatea de a învăța să aproximeze funcții neliniare [3] .

Prin urmare, ANFIS este considerat a fi un estimator universal [4] .

Pentru a utiliza ANFIS în cel mai eficient și optim mod, puteți folosi parametrii obținuți cu ajutorul algoritmului genetic [5] .

Exemplu

Un controler Sugeno-Takagi simplu cu două intrări și două reguli:

DACĂ P 11 (x 1 ) ȘI P 12 (x 2 ) ATUNCI f1(x 1 , x 2 )
DACĂ P 21 (x 1 ) ȘI P 22 (x 2 ) ATUNCI f2(x 1 , x 2 )

ANFIS care implementează acest control ar arăta astfel:

Note

  1. ↑ Jang, Jyh-Shing R (1991). Modelare fuzzy utilizând rețele neuronale generalizate și algoritmul de filtrare Kalman (PDF) . Proceedings of the 9th National Conference on Artificial Intelligence, Anaheim, CA, SUA, 14–19 iulie. 2 . pp. 762-767. Arhivat din original (PDF) pe 2016-03-04 . Extras 2016-03-02 . Parametrul depreciat folosit |deadlink=( ajutor )
  2. ↑ Jang, J.-SR ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system  //  IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics : journal. - 1993. - Vol. 23 , nr. 3 . - doi : 10.1109/21.256541 .
  3. ↑ Abraham, A. (2005), Adaptation of Fuzzy Inference System Using Neural Learning , în Nedjah, Nadia & de Macedo Mourelle, Luiza, Fuzzy Systems Engineering: Theory and Practice , voi. 181, Studies in Fuzziness and Soft Computing, Germania: Springer Verlag, p. 53–83 , DOI 10.1007/11339366_3 
  4. ↑ Jang, Sun, Mizutani (1997) - Neuro-Fuzzy and Soft Computing - Prentice Hall, pp 335-368, ISBN 0-13-261066-3
  5. ↑ Tahmasebi, P. A hybrid neuronal networks-fuzzy logic-genetic algorithm for grade estimation  //  Computers & Geosciences : journal. - 2012. - Vol. 42 . - P. 18-27 . Arhivat din original pe 25 octombrie 2021.

Literatură