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한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.5 No.2
발행연도
2005.6
수록면
95 - 101 (7page)

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In this paper, we proposed a learning algorithm for the neuro-fuzzy modeling using a learning rule to adapt clustering. The proposed algorithm includes the data partition, assigning the rule into the process of partition, and optimizing the parameters using predetermined threshold value in self-constructing algorithm. In order to improve the clustering, the learning method of neuro-fuzzy model is extended and the learning scheme has been modified such that the learning of overall model is extended based on the error-derivative learning. The effect of the proposed method is presented using simulation compare with previous ones
#Clustering #Neuro-Fuzzy Modeling #TSK Fuzzy Model #Self-Constructed Clustering #System Identification

목차

Abstract
1. Introduction
2. Proposed Clustering Algorithm
3. Proposed Neuro-Fuzzy Model and Learning (Modeling)
4. Simulation Results
5. Conclusions
References

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