Kétlépéses szabály-interpolációs módszerek áttekintése
Kulcsszavak:
fuzzy következtetés, kétlépéses szabály-interpolációs módszerek, GM, IGRV, FRIPOC, LESFRIAbsztrakt
A fuzzy szabály-interpoláció (FSzI) széleskörűen alkalmazott eszköz a fuzzy következtetésben olyan esetekben, amikor a szabálybázis ritka, azaz nem biztosítja a bemeneti tér teljes lefedettségét, és a kompozíciós következtetési módszerek nem teszik lehetővé az értelmezhető eredmény előállítását minden elképzelhető megfigyelés esetén. Cikkünkben az FSzI eljárások egy nagy családjának, a kétlépéses módszereknek egy csoportját tekintjük át, amelynek tagjai a Baranyi, Kóczy és Gedeon által javasolt fuzzy szabály-interpoláció általánosított módszertanát (GM) követik.
Hivatkozások
Baranyi, P., Kóczy, L. T. (1996): A General and Specialised Solid Cutting Method for Fuzzy Rule Interpolation. In: Journal BUSEFAL. URA-CNRS : Toulouse, France. 66. 13–22.
Baranyi, P., Kóczy, L. T., Gedeon, T. D. (2004): A Generalized Concept for Fuzzy Rule Interpolation. In: IEEE Transaction on Fuzzy Systems, 12(6), 820–837. https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2004.836085
Huang, Z. H., Shen, Q. (2004): Fuzzy interpolation with generalized representative values. In: Proceedings of the UK Workshop on Computational Intelligence. 161–171.
Johanyák Zs. Cs. (2006a): Fuzzy halmaz-interpoláció legkisebb négyzetek módszerével. Gép, 10, 51–57.
Johanyák, Zs. Cs., Kovács, Sz. (2006b): Fuzzy Rule Interpolation Based on Polar Cuts. In: Computational Intelligence, Theory and Applications, Springer : Berlin Heidelberg, 499–511. https://doi.org/10.1007/3-540-34783-6_49
Johanyák, Zs. Cs., Kovács, Sz. (2006c): Fuzzy Rule Interpolation by the Least Squares Method. In: Proceedings of the 7th International Symposium of Hungarian Researchers on Computational Intelligence (HUCI 2006), Budapest, Hungary, 495–506.
Johanyák, Zs. Cs., Kovács, Sz. (2006d): Fuzzy set approximation using polar co- ordinates and linguistic term shifting. 4th Slovakian-Hungarian Joint Symposium on Applied Machine Intelligence (SAMI 2006), Herl'any, Slovakia, 219–227.
Johanyák, Zs. Cs. (2007): Fuzzy szabály-interpolációs módszerek és mintaadatok alapján történő automatikus rendszergenerálás, Ph.D. értekezés, Miskolci Egyetem, Hatvany József Informatikai Tudományok Doktori Iskola
Kóczy, L. T., Hirota, K. (1991): Rule interpolation by α-level sets in fuzzy approximate reasoning. Journal BUSEFAL, URA-CNRS : Toulouse, France. 46. 115–123.
Mamdani, E. H., Assilian, S. (1975): An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller. International Journal of Man Machine Studies, 7(1), 1–13. https://doi.org/10.1016/S0020-7373(75)80002-2
Shen, Z., Ding, L., Mukaidono, M. (1993): Methods of revision principle. Proceedings of the 5th IFSA World Congress, Seoul, Korea. 246–249. p.
Shepard, D. (1968): A two dimensional interpolation function for irregularly spaced data. Proceedings of the 23rd ACM International Conference, New York, USA, 517–524. https://doi.org/10.1145/800186.810616
Takagi, T., Sugeno, M. (1985): Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, 15(1), 116–132. https://doi.org/10.1109/TSMC.1985.6313399
Tikk, D., Baranyi, P. (2000): Comprehensive analysis of a new fuzzy rule interpolation method. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 8(3), 281–296. https://doi.org/10.1109/91.855917
Yan, S., Mizumoto, M., Qiao, W. Z. (1996): An Improvement to Kóczy and Hirota's Interpolative Reasoning in Sparse Fuzzy Rule Bases. International Journal of Approximate Reasoning, 15(3), 185–201. https://doi.org/10.1016/S0888-613X(96)00054-0
Zadeh, L. A. (1973). Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, 3(1), 28–44. https://doi.org/10.1109/TSMC.1973.5408575
Letöltések
Megjelent
Folyóirat szám
Rovat
License
Copyright (c) 2008 Berecz Antónia, Johanyák Zsolt Csaba
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
