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Optimizing a Neuro-Fuzzy System based on nature inspired Emperor Penguins Colony optimization algorithm
IEEE Transactions on Fuzzy Systems ( IF 11.9 ) Pub Date : 2020-06-01 , DOI: 10.1109/tfuzz.2020.2984201
Sasan Harifi , Madjid Khalilian , Javad Mohammadzadeh , Sadoullah Ebrahimnejad

A neuro-fuzzy system is a learning machine that finds the parameters of a fuzzy system using approximate techniques of neural networks. Both neural network and fuzzy system have common features. These can solve problems that have no mathematical models. Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is an adaptive network that uses supervised learning on learning algorithm. To achieve effective results with ANFIS, selecting the optimization method in training is very important. Heuristics and metaheuristics algorithms attempt to find the best solution out of all possible solutions to an optimization problem. ANFIS training can be based on nonderivative algorithms. Heuristics and metaheuristics are nonderivative algorithms that can lead to better performance in ANFIS training. Most heuristic and metaheuristic algorithms are taken from the behavior of biological systems or physical systems in nature. The newly released emperor penguins colony (EPC) algorithm is a population-based and nature-inspired metaheuristic algorithm. This algorithm has much potential for solving various problems. In this article, an optimized ANFIS based on the new EPC algorithm is proposed. The optimized ANFIS is compared with other nonderivative algorithms on benchmark data sets. Eventually, the proposed algorithm is used to solve the classical inverted pendulum problem. The results show that the proposed ANFIS based on the EPC algorithm has less error and better performance than other state-of-the-art algorithms in both training and testing phase.

中文翻译:

基于自然启发的帝企鹅种群优化算法优化神经模糊系统

神经模糊系统是一种学习机器,它使用神经网络的近似技术找到模糊系统的参数。神经网络和模糊系统都有共同的特点。这些可以解决没有数学模型的问题。自适应神经模糊推理系统(ANFIS)是一种在学习算法上使用监督学习的自适应网络。为了使用 ANFIS 获得有效的结果,在训练中选择优化方法非常重要。启发式和元启发式算法试图从优化问题的所有可能解决方案中找到最佳解决方案。ANFIS 训练可以基于非导数算法。启发式和元启发式是非导数算法,可以在 ANFIS 训练中获得更好的性能。大多数启发式和元启发式算法取自自然界中生物系统或物理系统的行为。新发布的帝企鹅群(EPC)算法是一种基于种群和自然启发的元启发式算法。该算法具有解决各种问题的巨大潜力。在本文中,提出了一种基于新 EPC 算法的优化 ANFIS。在基准数据集上将优化的 ANFIS 与其他非导数算法进行比较。最终,提出的算法用于解决经典的倒立摆问题。结果表明,所提出的基于EPC算法的ANFIS在训练和测试阶段都比其他最先进的算法具有更少的错误和更好的性能。新发布的帝企鹅群(EPC)算法是一种基于种群和自然启发的元启发式算法。该算法具有解决各种问题的巨大潜力。在本文中,提出了一种基于新 EPC 算法的优化 ANFIS。在基准数据集上将优化的 ANFIS 与其他非导数算法进行比较。最终,提出的算法用于解决经典的倒立摆问题。结果表明,所提出的基于EPC算法的ANFIS在训练和测试阶段都比其他最先进的算法具有更少的错误和更好的性能。新发布的帝企鹅群(EPC)算法是一种基于种群和自然启发的元启发式算法。该算法具有解决各种问题的巨大潜力。在本文中,提出了一种基于新 EPC 算法的优化 ANFIS。在基准数据集上将优化的 ANFIS 与其他非导数算法进行比较。最终,提出的算法用于解决经典的倒立摆问题。结果表明,所提出的基于EPC算法的ANFIS在训练和测试阶段都比其他最先进的算法具有更少的错误和更好的性能。在基准数据集上将优化的 ANFIS 与其他非导数算法进行比较。最终,提出的算法用于解决经典的倒立摆问题。结果表明,所提出的基于EPC算法的ANFIS在训练和测试阶段都比其他最先进的算法具有更少的错误和更好的性能。在基准数据集上将优化的 ANFIS 与其他非导数算法进行比较。最终,提出的算法用于解决经典的倒立摆问题。结果表明,所提出的基于EPC算法的ANFIS在训练和测试阶段都比其他最先进的算法具有更少的错误和更好的性能。
更新日期:2020-06-01
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