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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.4
- 수록면
- 201 - 203 (3page)
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The paper concerns the successive optimization fur structure and parameters of fuzzy inference systems that is based on Parallel Genetic Algorithms (PGA) and information data granulation (IG). PGA is multi population based genetic algorithms. and it is used to optimize structure and parameters of fuzzy model simultaneously. The granulation is realized with the aid or the C-means clustering. The concept of information granulation was applied to the fuzzy model in order to enhance the abilities of structural optimization. By doing that, we divide the input space to form the premise' part of the fuzzy' rules and the consequence part of each fuzzy rule is newly: organized^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE01334557');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
목차
Abstract
1. 서론
2. 정보 입자 기반 퍼지모델
3. HFCGA를 이용한 정보입자 기반퍼지모델의 동정
4. 시뮬레이션
5. 결론
감사의 글
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