检索结果-南通市图书馆

A Neuro T-Norm fuzzy Logic Based System

Journal of Software Engineering and Applications 2024年第8期17卷 638-663页

作者： Alex Tserkovny Applied AI Services Brookline USA

In this study, we are first examining well-known approach to improve fuzzy reasoning model (FRM) by use of the genetic-based learning mechanism [1]. Later we propose our alternative way to build FRM, which has significant precision advantages and does not require any adjustment/learning. We put together neuro-fuzzy system (NFS) to connect the set of exemplar input feature vectors (FV) with associated output label (target), both represented by their membership functions (MF). Next unknown FV would be classified by getting upper value of current output MF. After that the fuzzy truths for all MF upper values are maximized and the label of the winner is considered as the class of the input FV. We use the knowledge in the exemplar-label pairs directly with no training. It sets up automatically and then classifies all input FV from the same population as the exemplar FVs. We show that our approach statistically is almost twice as accurate, as well-known genetic-based learning mechanism FRM.

关键词： Neuro-fuzzy System Neural Network fuzzy Logic Modus Ponnens Modus Tollens fuzzy conditional inference

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Dynamically Scaled fuzzy Control of Autonomous Intelligent Actor

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Journal of Software Engineering and Applications 2023年第7期16卷 301-313页

作者： Alex Tserkovny Applied AI Services Brookline USA

The article presents an approach toward the implementation of an Autonomous Intelligent Actor’s (AIA) [1] fuzzy control mechanism, when each step of it is based on dynamically defined scale. Such a scale is directed by fuzzy conditional inference rule. The approach, offered in the article, allows “soft landing” of AIA on a Target even in a case of “unfriendly” docking situation.

关键词： fuzzy Logic fuzzy Control fuzzy conditional inference AIA Orientation Principles

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