| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
Un sistema de inferencia neuro-borroso ada … Un sistema de inferencia neuro-borroso adaptativo o sistema de inferencia borrosa basada en red adaptativa (ANFIS) es un tipo de red neuronal artificial que se basa en el sistema de inferencia difuso (FIS) Takagi-Sugeno-Kang (TSK). Esta técnica se desarrolló a principios de la década de 1990. En la que, se integra redes neuronales y principios de lógica difusa, tiene el potencial para capturar las ventajas de ambos en un solo marco. Su sistema de inferencia corresponde a un conjunto borroso de reglas SI-ENTONCES, que tienen capacidad de aprendizaje para aproximar funciones no lineales. Por lo tanto, ANFIS se considera un estimador universal. Para usar el ANFIS de una manera más eficiente y óptima, se pueden usar los mejores parámetros obtenidos de algoritmos genéticos. Tiene usos en el sistema de gestión de energía.usos en el sistema de gestión de energía.
, An adaptive neuro-fuzzy inference system o … An adaptive neuro-fuzzy inference system or adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) is a kind of artificial neural network that is based on Takagi–Sugeno fuzzy inference system. The technique was developed in the early 1990s. Since it integrates both neural networks and fuzzy logic principles, it has potential to capture the benefits of both in a single framework. Its inference system corresponds to a set of fuzzy IF–THEN rules that have learning capability to approximate nonlinear functions. Hence, ANFIS is considered to be a universal estimator. For using the ANFIS in a more efficient and optimal way, one can use the best parameters obtained by genetic algorithm. It has uses in intelligent situational aware energy management system.ituational aware energy management system.
, Адаптивная сеть на основе системы нечетког … Адаптивная сеть на основе системы нечеткого вывода (adaptive neuro-fuzzy inference system) или Адаптивная нейро-нечеткая система вывода (adaptive network-based fuzzy inference system), ANFIS — это искусственная нейронная сеть, основанная на нечеткой системе вывода . Метод был разработан в начале 1990-х годов. Так как этот метод интегрирует принципы нейронных сетей с принципами нечеткой логики, то у него есть потенциал, чтобы совместить их преимущества в одной структуре. Вывод такой системы соответствует набору нечетких правил «если-то» (if-then), которые имеют способность к обучению аппроксимированию нелинейных функций. Следовательно, ANFIS считается универсальным оценщиком. Для использования ANFIS наиболее эффективным и оптимальным способом, можно использовать параметры, полученные с помощью генетического алгоритма.ученные с помощью генетического алгоритма.
, Als Adaptives Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem ( … Als Adaptives Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem (ANFIS) wird in der Neuroinformatik ein künstliches neuronales Netz bezeichnet, welches zur Darstellung verschiedener Fuzzy-Inferenzmechanismen – also Mechanismen zum logischen Schließen aus unscharfen Mengen – dient. Übliche Mechanismen sind dabei Takagi-Sugeno-Regler und . Der Name eines ANFIS-Netzes leitet sich vom höchsten Polynomgrad im DANN-Teil des Regelalgorithmus ab (z. B. ANFIS ersten Grades). ANFIS-basierte Systeme verbinden die Prinzipien neuronaler Netze mit denen der Fuzzylogik und vereinen so die Vorteile beider Systeme:
* Verarbeitung unter Einbeziehung linguistischer (natursprachlicher) Aspekte der Information
* Entscheidungen basierend auf dem Grad der Unsicherheit
* Lernfähigkeitdem Grad der Unsicherheit
* Lernfähigkeit
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
31663887
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
6441
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1057972538
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Artificial_neural_networks +
, http://dbpedia.org/resource/Genetic_algorithm +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neuron +
, http://dbpedia.org/resource/Feature_%28machine_learning%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Fuzzy_logic +
, http://dbpedia.org/resource/Membership_function_%28mathematics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/T-norm_fuzzy_logics +
, http://dbpedia.org/resource/Conditional_%28programming%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Energy_management_system +
, http://dbpedia.org/resource/Nonlinear_function +
, http://dbpedia.org/resource/Universal_estimator +
, http://dbpedia.org/resource/Wikt:framework +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Data_pre-processing +
, http://dbpedia.org/resource/Sigmoid_function +
, http://dbpedia.org/resource/Fuzzy_number +
, http://dbpedia.org/resource/Fuzzy_logic +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Compu-AI-stub +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Fuzzy_logic +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Artificial_neural_networks +
|
| http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
|
http://dbpedia.org/resource/Kind +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_neuro_fuzzy_inference_system?oldid=1057972538&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_neuro_fuzzy_inference_system +
|
| owl:sameAs |
http://lv.dbpedia.org/resource/Izpl%C5%ABdu%C5%A1%C4%81_lo%C4%A3ika_un_neironu_t%C4%ABkli +
, http://yago-knowledge.org/resource/Adaptive_neuro_fuzzy_inference_system +
, http://es.dbpedia.org/resource/Sistema_de_inferencia_neuro_borroso_adaptativo +
, http://ru.dbpedia.org/resource/ANFIS +
, http://dbpedia.org/resource/Adaptive_neuro_fuzzy_inference_system +
, http://tr.dbpedia.org/resource/Uyarlamal%C4%B1_a%C4%9F_tabanl%C4%B1_bulan%C4%B1k_%C3%A7%C4%B1kar%C4%B1m_sistemi +
, http://fa.dbpedia.org/resource/%D8%B3%DB%8C%D8%B3%D8%AA%D9%85_%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D9%86%D8%AA%D8%A7%D8%AC_%D8%B9%D8%B5%D8%A8%DB%8C-%D9%81%D8%A7%D8%B2%DB%8C_%D8%B3%D8%A7%D8%B2%DA%AF%D8%A7%D8%B1 +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.0gmg9_l +
, http://de.dbpedia.org/resource/Adaptives_Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem +
, https://global.dbpedia.org/id/3Fhyf +
, http://az.dbpedia.org/resource/Adaptiv_neyro-qeyri_s%C9%99lis_%C3%A7%C4%B1xar%C4%B1%C5%9F_sistemi +
, http://www.wikidata.org/entity/Q352530 +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/WikicatArtificialNeuralNetworks +
, http://dbpedia.org/class/yago/NeuralNetwork106725467 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Specification106725067 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Message106598915 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Abstraction100002137 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Statement106722453 +
, http://dbpedia.org/class/yago/ComputerArchitecture106725249 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Communication100033020 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Description106724763 +
|
| rdfs:comment |
Адаптивная сеть на основе системы нечетког … Адаптивная сеть на основе системы нечеткого вывода (adaptive neuro-fuzzy inference system) или Адаптивная нейро-нечеткая система вывода (adaptive network-based fuzzy inference system), ANFIS — это искусственная нейронная сеть, основанная на нечеткой системе вывода . Метод был разработан в начале 1990-х годов. Так как этот метод интегрирует принципы нейронных сетей с принципами нечеткой логики, то у него есть потенциал, чтобы совместить их преимущества в одной структуре. Следовательно, ANFIS считается универсальным оценщиком., ANFIS считается универсальным оценщиком.
, Als Adaptives Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem ( … Als Adaptives Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem (ANFIS) wird in der Neuroinformatik ein künstliches neuronales Netz bezeichnet, welches zur Darstellung verschiedener Fuzzy-Inferenzmechanismen – also Mechanismen zum logischen Schließen aus unscharfen Mengen – dient. Übliche Mechanismen sind dabei Takagi-Sugeno-Regler und . Der Name eines ANFIS-Netzes leitet sich vom höchsten Polynomgrad im DANN-Teil des Regelalgorithmus ab (z. B. ANFIS ersten Grades). ANFIS-basierte Systeme verbinden die Prinzipien neuronaler Netze mit denen der Fuzzylogik und vereinen so die Vorteile beider Systeme:d vereinen so die Vorteile beider Systeme:
, An adaptive neuro-fuzzy inference system o … An adaptive neuro-fuzzy inference system or adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) is a kind of artificial neural network that is based on Takagi–Sugeno fuzzy inference system. The technique was developed in the early 1990s. Since it integrates both neural networks and fuzzy logic principles, it has potential to capture the benefits of both in a single framework. Its inference system corresponds to a set of fuzzy IF–THEN rules that have learning capability to approximate nonlinear functions. Hence, ANFIS is considered to be a universal estimator. For using the ANFIS in a more efficient and optimal way, one can use the best parameters obtained by genetic algorithm. It has uses in intelligent situational aware energy management system.ituational aware energy management system.
, Un sistema de inferencia neuro-borroso ada … Un sistema de inferencia neuro-borroso adaptativo o sistema de inferencia borrosa basada en red adaptativa (ANFIS) es un tipo de red neuronal artificial que se basa en el sistema de inferencia difuso (FIS) Takagi-Sugeno-Kang (TSK). Esta técnica se desarrolló a principios de la década de 1990. En la que, se integra redes neuronales y principios de lógica difusa, tiene el potencial para capturar las ventajas de ambos en un solo marco. Su sistema de inferencia corresponde a un conjunto borroso de reglas SI-ENTONCES, que tienen capacidad de aprendizaje para aproximar funciones no lineales. Por lo tanto, ANFIS se considera un estimador universal. Para usar el ANFIS de una manera más eficiente y óptima, se pueden usar los mejores parámetros obtenidos de algoritmos genéticos. Tiene usos en de algoritmos genéticos. Tiene usos en
|
| rdfs:label |
Adaptive neuro fuzzy inference system
, ANFIS
, Sistema de inferencia neuro borroso adaptativo
, Adaptives Neuro-Fuzzy-Inferenzsystem
|
