Дослідження баз знань Мамдані з різною кількістю нечітких правил
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Розроблено систему нечіткого логічного виведення за Мамдані. Здійснено навчання нечіткої бази знань за допомогою середовища програмування MatLab з використанням бібліотеки Fuzzy Logic ToolBox. На основі експериментів знайдено функціональну залежність нев’язки від кількості нечітких правил у базі знань.
A system with Mamdani fuzzy logic output has been developed. The fuzzy knowledge base has been trained with the usage MatLab programming environment and Fuzzy Logic ToolBox library. On the basis of experiments, the functional dependence for RMSE from the number of fuzzy rules in the knowledge base has been found. The optimal number of rules in the knowledge base has been determined.
A system with Mamdani fuzzy logic output has been developed. The fuzzy knowledge base has been trained with the usage MatLab programming environment and Fuzzy Logic ToolBox library. On the basis of experiments, the functional dependence for RMSE from the number of fuzzy rules in the knowledge base has been found. The optimal number of rules in the knowledge base has been determined.
Опис
Ключові слова
нечітка логіка , база знань , правила , ідентифікація , алгоритм Мамдані , нев’язка , експерименти , складність , fuzzy logic , knowledge base , rules , identification , Mamdani algorithm , RMSE , experiments , complexity
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Олійник А. К. Дослідження баз знань Мамдані з різною кількістю нечітких правил [Електронний ресурс] / А. Е. ОлІйник, Ю. Ю. Іванов // Матеріали XLVII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 14-23 березня 2018 р. – Електрон. текст. дані. – 2018. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2018/paper/view/4009.