Skip to main content

Login for students

Login for employees

Publication detail

Adaptive Intuitionistic Fuzzy Inference Systems of Takagi-Sugeno Type for Regression Problems
Authors: Hájek Petr | Olej Vladimír
Year: 2012
Type of publication: článek ve sborníku
Name of source: Artificial Intelligence Applications and Innovations: 8th IFIP WG 12.5 International Conference, AIAI 2012, Halkidiki, Greece, September 27-30, 2012, Proceedings, Part I
Publisher name: Springer
Place: Berlin
Page from-to: 206-216
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Adaptivní intuitionistické fuzzy inferenční systémy typu Takagi-Sugeno pro regresní problémy Nedávno jsme navrhli nové intuitionistické fuzzy inferenční systémy (IFIS) typu Takagi-Sugeno, které jsou založeny na Atanassově intuitionistických fuzzy množinách (IF-množinách). IFIS reprezentuje jedno ze zevšeobecnění fuzzy inferenčních systémů (FIS). V tomto článku zkoumáme možnosti adaptace této třídy sytémů. Gradientní metoda a další speciální optimalizační metody jsou použity k adaptaci parametrů IFIS v regresních problémech. Empirické porovnání systémů je realizováno na několika známých benchmarkových a reálných datových množinách. Výsledky ukazují, že přidání funkcí nepříslušnosti vede k významnému snížení průměrné chyby ve srovnání s FIS. adaptace; intuitionistické fuzzy inferenční systémy; intuitionistické fuzzy množiny; regrese
eng Adaptive Intuitionistic Fuzzy Inference Systems of Takagi-Sugeno Type for Regression Problems Recently, we have proposed a novel intuitionistic fuzzy inference system (IFIS) of Takagi-Sugeno type which is based on Atanassov's intuitionistic fuzzy sets (IF-sets). The IFIS represent a generalization of fuzzy inference systems (FISs). In this paper, we examine the possibilities of the adaptation of this class of systems. Gradient descent method and other special optimization methods are employed to adapt the parameters of the IFIS in regression problems. The empirical comparison of the systems is provided on several well-known benchmark and real-world datasets. The results show that by adding non-membership functions, the average errors may be significantly decreased compared to FISs. adaptation; intuitionistic fuzzy inference systems; Intuitionistic fuzzy sets; regression