Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2010

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: genetic fuzzy systems

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Measurement data in genetic fuzzy modelling of dynamic systems

Gorzałczany M. B., Rudziński F.

Pomiary Automatyka Kontrola

2010

R. 56, nr 12

1420-1423

The paper presents a genetic fuzzy rule-based approach to the modelling of complex dynamic systems and processes using measurement data that describe their behaviour. The application of the proposed technique to modelling an industrial gas furnace system (the so-called Box-Jenkins benchmark) using measurement data available from the repository at the University of Wisconsin at Madison (http://www.stat.wisc.edu/~reinsel/ bjr-data) is also presented in the paper.

Artykuł prezentuje podejście genetyczno-rozmyte do modelowania (z wykorzystaniem zestawów reguł rozmytych) złożonych, dynamicznych systemów i procesów na bazie danych pomiarowych opisujących ich zachowanie. Najpierw sformułowany został problem budowy modeli (w formie zestawów reguł rozmytych) systemów dynamicznych z wykorzystaniem danych opisujących ich zachowanie. Następnie przedstawiono proces syntezy reguł rozmytych z danych z wykorzystaniem zaproponowanego przez autorów zmodyfikowanego podejścia typu Pittsburgh z obszaru algorytmów genetycznych. Z kolei, przedstawiono zastosowanie proponowanej techniki do modelowania systemu przemysłowego pieca gazowego (tzw. benchmark Box'a-Jenkins'a) z wykorzystaniem danych pomiarowych dostępnych w repozytorium Uniwersytetu Wisconsin w Madison, USA (http://www.stat.wisc. edu/~reinsel/bjr-data). Uzyskany model, w formie zestawu reguł rozmytych, przetestowano w trybie pracy predyktora jednokrokowego oraz wielokrokowego (na pełnym horyzoncie symulacji). Dokonano również analizy zależności pomiędzy dokładnością a przejrzystością (mierzoną liczbą reguł) modelu oraz przetestowano model ze zredukowaną bazą reguł.

Optimization of a reactive fuzzy logic controller for a mobile robot using evolutionary algorithms

Meléndez A., Castillo O., Alanis A.

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

2010

Vol. 4, No. 4

74-77

This paper describes an evolutionary algorithm application for the optimization of a reactive fuzzy controller applied to mobile robot navigation. The evolutionary algorithm optimizes the fuzzy inference system and the position and number of the sensors on the robot, while trying to use the less power possible.