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Hybrid Learning for Interval Type-2 Intuitionistic Fuzzy Logic Systems as applied to Identification and Prediction Problems
IEEE Transactions on Fuzzy Systems ( IF 11.9 ) Pub Date : 2018-10-01 , DOI: 10.1109/tfuzz.2018.2803751
Imo Eyoh , Robert John , Geert De Maere , Erdal Kayacan

This paper presents a novel application of a hybrid learning approach to the optimisation of membership and nonmembership functions of a newly developed interval type-2 intuitionistic fuzzy logic system (IT2 IFLS) of a Takagi–Sugeno–Kang (TSK) fuzzy inference system with neural network learning capability. The hybrid algorithms consisting of decoupled extended Kalman filter (DEKF) and gradient descent (GD) are used to tune the parameters of the IT2 IFLS for the first time. The DEKF is used to tune the consequent parameters in the forward pass while the GD method is used to tune the antecedents parts during the backward pass of the hybrid learning. The hybrid algorithm is described and evaluated, prediction and identification results together with the runtime are compared with similar existing studies in the literature. Performance comparison is made among the proposed hybrid learning model of IT2 IFLS, a TSK-type-1 intuitionistic fuzzy logic system (IFLS-TSK), and a TSK-type interval type-2 fuzzy logic system (IT2 FLS-TSK) on two instances of the datasets under investigation. The empirical comparison is made on the designed systems using three artificially generated datasets and three real world datasets. Analysis of results reveal that IT2 IFLS outperforms its type-1 variants, IT2 FLS and most of the existing models in the literature. Moreover, the minimal run time of the proposed hybrid learning model for IT2 IFLS also puts this model forward as a good candidate for application in real time systems.

中文翻译:

应用于识别和预测问题的区间类型 2 直觉模糊逻辑系统的混合学习

本文提出了一种混合学习方法的新应用,用于优化具有神经网络的 Takagi-Sugeno-Kang (TSK) 模糊推理系统的新开发的区间 2 型直觉模糊逻辑系统 (IT2 IFLS) 的隶属函数和非隶属函数。网络学习能力。由解耦扩展卡尔曼滤波器 (DEKF) 和梯度下降 (GD) 组成的混合算法首次用于调整 IT2 IFLS 的参数。DEKF 用于调整前向传递中的后续参数,而 GD 方法用于在混合学习的反向传递期间调整先行部分。混合算法被描述和评估,预测和识别结果以及运行时间与文献中类似的现有研究进行了比较。对所提出的 IT2 IFLS 混合学习模型、TSK 类型 1 直觉模糊逻辑系统 (IFLS-TSK) 和 TSK 类型区间类型 2 模糊逻辑系统 (IT2 FLS-TSK) 的性能进行了比较。正在调查的数据集的实例。使用三个人工生成的数据集和三个真实世界的数据集对设计的系统进行了实证比较。结果分析表明,IT2 IFLS 优于其 1 型变体、IT2 FLS 和文献中的大多数现有模型。此外,为 IT2 IFLS 提出的混合学习模型的最小运行时间也使该模型成为实时系统应用的良好候选者。和 TSK 类型的区间类型 2 模糊逻辑系统 (IT2 FLS-TSK) 在被调查数据集的两个实例上。使用三个人工生成的数据集和三个真实世界的数据集对设计的系统进行了实证比较。结果分析表明,IT2 IFLS 优于其 1 型变体、IT2 FLS 和文献中的大多数现有模型。此外,为 IT2 IFLS 提出的混合学习模型的最小运行时间也使该模型成为实时系统应用的良好候选者。和 TSK 类型的区间类型 2 模糊逻辑系统 (IT2 FLS-TSK) 在被调查数据集的两个实例上。使用三个人工生成的数据集和三个真实世界的数据集对设计的系统进行了实证比较。结果分析表明,IT2 IFLS 优于其 1 型变体、IT2 FLS 和文献中的大多数现有模型。此外,为 IT2 IFLS 提出的混合学习模型的最小运行时间也使该模型成为实时系统应用的良好候选者。IT2 FLS 和文献中的大多数现有模型。此外,为 IT2 IFLS 提出的混合学习模型的最小运行时间也使该模型成为实时系统应用的良好候选者。IT2 FLS 和文献中的大多数现有模型。此外,为 IT2 IFLS 提出的混合学习模型的最小运行时间也使该模型成为实时系统应用的良好候选者。
更新日期:2018-10-01
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