سیستم استنتاج فازی تطبیقی (ترجمه مقاله انگلیسی برق و الکترونیک)

عنوان انگلیسی مقاله: Sequential Adaptive Fuzzy Inference System (SAFIS) for nonlinear system identification and prediction

عنوان فارسی مقاله: سیستم استنتاج فازی تطبیقی (SAFIS) برای پیش بینی و شناسایی سیستم های غیرخطی

طبقه بندی: برق و الکترونیک

فرمت فایل ترجمه شده: فایل Word ورد 2007 یا 2003 (Docx یا Doc) قابل ویرایش

تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 24

لینک دریافت رایگان نسخه انگلیسی مقاله: دانلود

_______________________________________

چکیده

در این مقاله سیستم استنتاج فازی تطبیقی به نام SAFIS، بر مبنای شباهت های عملکردی بین شبکه توابع بر پایه شعاع و سیستم استنتاج فازی (FIS) ایجاد می گردد. در سیستم SAFIS (استنتاج فازی تطبیقی)، مفاهیم مربوط به تاثیر قوانین فازی معرفی شده و با استفاده از این موارد، قوانین فازی بر مبنای داده های اولیه ای که تا به حال دریافت شده اند، حذف یا اضافه می گردند. اگر داده های اولیه مانع اضافه شدن قوانین فازی شوند، به این ترتیب تنها پارامترهای مربوط به قوانین مشخص (در مفهوم اقلیدسی) با استفاده از طرح فیلتر کالمن به روز می گردند. عملکرد SAFIS (استنتاج فازی تطبیقی) با چندین الگوریتم موجود در ارتباط با مسئله ارزیابی مقایسه ای شناسایی دو سیستم غیر خطی و مسئله پیش بینی سری زمانی زمان پرهرج و مرج، مقایسه می گردد. نتایچ نشان می دهد که SAFIS (استنتاج فازی تطبیقی) در مقایسه با الگوهای دیگر با توجه به تعداد قوانین کمتر، صحت مشابه یا بهتری را ایجاد می کند.

کلیدواژه: سیستم استنتاج فازی تطبیقی زنجیره ای (SAFIS)؛ GAP-RBF؛ GGAP-RBF؛ تاثیر قوانین فازی؛ فبلتر توسعه یافته کالمن.

مقدمه

مشخص است که سیستم استنتاج فازی (FIS) تقریبا مشابه طرح های ورودی و خروجی با در نظر گرفتن بعضی از قوانین مورد استفاده قرار می گیرد. در طرح FIS، دو فعالیت اصلی وجود دارد که شامل تعیین ساختار و انطباق پارامترها می باشد. شناسایی ساختارها به تعیین ورودی ها و خروجی ها، متغیرهای پیش رو و قبلی با توجه به قوانین مورد نظر، تعداد قوانین، و موقعیت تابع عضویت می پردازد. فعالیت ثانویه انطباق پارامتر شامل تشخیص پارامترها می باشد زیرا ساختار سیستم فازی در مراحل پیشین مشخص شده اند. اخیرا، شباهت توابع بین َبکه های به هم پیوسته RBF، و FIS برای به اجرا در آوردن دو مرحله بالا مورد استفاده قرار گرفته است. این طرح از قابلیت های RBF برای تغییر قوانین و همچنین تنظیم پارامترها با توجه به اینکه سلول های پنهانی شبکه RBF در ارتباط با سیستم فازی می باشند، استفاده می کند.