ساخت توابع عضویت به وسیله شبکه های عصبیاین مبحث بسیار شبیه مبحث قبلی است با این تفاوت که:در مطلب قبلی، ساختار fuzzy-rule برای ساخت شبکه عصبی به کار رفت.در این مطلب، یک شبکه عصبی برای ساخت قوانین فازی فشرده به کار می رود.1- قسمت بندی فازی داده هاعنصر مهم سیستمهای فازی، پارتیشن فازی فضای ورودی [...]

در شبکه های عصبیBack Propagation Learningیک روش سیستماتیک برای آموزش است. همچنین با استفاده از واحدهای تابع فعال، یک روش محاسباتی کارامد برای تغییر وزن سیناپس ها در شبکه های عصبی فراهم می کند.از روش یادگیری نظارت شده استفاده می کند.در دو مرحله اجرا می شود:1- انتشار1-1- انتشار رو به جلو: ورودی الگوی آموزش از [...]

معماری ANFIS – لایه 4این لایه، لایه نرمالیزه کردن و سومین لایه مخفی است.هر نرون در این لایه سیگنال هایی را از تمام نرون ها در لایه 3 دریافت نموده و محاسبه می کند که به آن Firing Strength نرمالایز شده می گویند. این مقدار مشخص کننده این است که تا چه حدی به ازای [...]

تلفیق شبکه های عصبی و سیستم های عصبی فازیمحققین شبکه های عصبی و مفاهیم منطق فازی را تلفیق نموده و از امکانات هر دو در یک قالب استفاده می کند. تحقیق بر روی این تلفیق را می توان به چهار گروه زیر تقسیم بندی نموده اند:اصلاح سیستمهای فازی با الگوریتم یادگیری شبکه های عصبی نظارت [...]

سیستم استنتاج فازی - Fuzzy Inference Systems (FIS)Fuzzy if-then rules are of the form IF A THEN B where A and B are labels of fuzzy sets.Example“ if pressure is high then volume is small”    ممداني، سوگنو، لارسن و تاكاگيممداني: متغييرهاي ورودي در اين روش فازي و خروجي هم فازي مي‌باشد.سوگنو: مانند ممداني ولي ورودي [...]