Optymalizacja bazy reguł systemu logiki rozmytej z zastosowaniem sztucznych systemów immunologicznych

• Autorzy: Kuchta M.

Warianty tytułu

EN

Fuzzy logic rule base optimization with artificial immune system

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono wstępne wyniki badań związanych z optymalizacją bazy reguł systemu logiki rozmytej z zastosowaniem algorytmu CLONALG. Algorytm CLONALG jest inspirowany na sztucznych systemach immunologicznych, a w szczególności na selekcji klonalnej.

EN

The optimization of fuzzy logie rule base is shown in this article. The system for optimization is based on artificial immune system, especially on clonal selection. Mamdani fuzzy logie rule base, rangę and center of membership function are optimized. The results of optimized FL system by artificial immune system are only about 5 % worse than Takagi-Sugeno FL system.

Słowa kluczowe

PL

system immunologiczny sztuczny; logika rozmyta

EN

artificial immune systems; fuzzy logic

• Wydawca: Katedra Budowy Maszyn. Politechnika Śląska
• Czasopismo: Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2009
• Tom: nr 1
• Strony: 189--198
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz.

Twórcy

autor

Kuchta M.

• Katedra Budowy Maszyn, Politechnika Śląska, 44-100 Gliwice, ul. Konarskiego 18A, pokój 492, tel. [phone],

Bibliografia

• 1. Abbas A. K.., Lichtman A. H.: Basic Immunology. Functions and Disorders of the Immune System. Sauders, Elsevier, Philadelphia 2004
• 2. Brownlee J.: Clonal selection theory & clonalg. The clonal selection classification algorithm (CSCA). Technical Report No. 2-02, 2005
• 3. de Castro L. N., Von Zuben F. J.: Artifrcial Immune Systems: Part I - Basic Theory and applications. Technical Report TR - DCA 01/99, Campinas-SP 1999
• 4. Czyszpak T.: Zastosowanie systemów wnioskowania rozmytego w diagnostyce obrabiarek i procesu skrawania. Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn Nr 2/2008, z. 27, Gliwice 2008