Identification of time series fuzzy models with an application to selected technological processes

• Autorzy: Kashpruk N.
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper presents the basic identification of time series fuzzy mod-els, based on the input-output data of time series. The main advantage of the fuzzy models is the possibility of their development on the basis of a much smaller amount of information about the system.

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Opolskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Opolska
• Rocznik: 2018
• Tom: z. 76
• Strony: 49--52
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys.

Twórcy

autor

Kashpruk N.

• Faculty of Electrical Engineering, Automatic Control and Informatics Institute of Computer Science

Bibliografia

• [1] HELLENDOORN H., DRIANKOV D. (Eds.): Fuzzy model identification. Selected approaches. Springer, 1997
• [2] MAMDANI E.H., ASSILAN S.: An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller, Int. J. of Man-Machine Studies, Vol. 20, Issue 2, pp. 1–13, 1970
• [3] RUTKOWSKI L.: Metody i techniki sztucznej inteligencji. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2009
• [4] TAKAGI T. SUGENO M., Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Vol. 15, pp. 116–132, 1985
• [5] KASHPRUK N.: Comparison Identification of Statistical and Fuzzy Models of Time Series, IEEE SMC 2016, Budapest, Hungary, 2016
• [6] Jang J.S.R.: ANFIS, Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System, IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 23, No. 3, pp. 665–685, 1993

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).