A defuzzification based new algorithm for the design of Mamdani-type fuzzy controllers
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099/3574
Tipus de documentArticle
Data publicació2000
EditorUniversitat Politècnica de Catalunya. Secció de Matemàtiques i Informàtica
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
This paper presents a new learning algorithm for the design of Mamdani-type or fully-linguistic fuzzy controllers based on available input-output data. It relies on the use of a previously introduced parametrized defuzzification strategy. The learning scheme is supported by an investigated property of the defuzzification method. In addition, the algorithm is tested by considering a typical non-linear function that has been adopted in a number of published research articles. The test stresses on data-fitting, function shape representation, noise insensitivity and generalization capability. The results are compared with those obtained using neuro-fuzzy and other fuzzy system design approaches.
ISSN1134-5632
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
06saade.pdf | 165,6Kb | Visualitza/Obre |