The paper gives an overview of various bacterial type evolutionary algorithms used for fuzzy rule based identification. In order to find an optimal rule base from the input-output training data set, several improved algorithms have been developed in recent years. The task is to increase the models’ accuracy and convergence speeds by modifying a part of the Mamdani-type inference system.
PL
W artykule zawarto przegląd ewolucyjnych algorytmów bakteryjnych wykorzystywanych do identyfikacji bazy reguł rozmytych. W celu znalezienia optymalnej bazy reguł ze zbioru danych testowych wejściowych i wyjściowych, w ostatnich latach opracowano kilka ulepszonych algorytmów. Zamysłem przedstawionych tu badań jest uzyskanie wzrostu dokładności modeli oraz szybkości ich zbieżności poprzez modyfikację systemów wnioskowania typu Mamdaniego.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.