Digitální knihovnaUPCE
 

Intuitionistic neuro-fuzzy network with evolutionary adaptation

Článekpeer-reviewedpostprint
Náhled

Datum publikování

2017

Vedoucí práce

Oponent

Název časopisu

Název svazku

Vydavatel

Springer

Abstrakt

Intuitionistic fuzzy inference systems (IFISs) incorporate imprecision in the construction of membership functions present in fuzzy inference systems. In this paper we design intuitionistic neuro-fuzzy networks to adapt the antecedent and consequent parameters of IFISs. We also propose a mean of maximum defuzzification method for a class of Takagi-Sugeno IFISs and this method is compared with the basic defuzzification distribution operator. On both real-life credit scoring data and seven benchmark regression datasets we show that the intuitionistic neuro-fuzzy network trained with particle swarm optimization outperforms traditional ANFIS methods (hybrid and backpropagation) and ANFIS trained with evolutionary algorithms (genetic algorithm and particle swarm optimization), respectively. A set of nonparametric tests for multiple datasets is performed to demonstrate statistical differences between the algorithms. In the task of adapting the intuitionistic neuro-fuzzy network, we show that particle swarm optimization provides a higher prediction accuracy compared with traditional algorithms based on gradient descent or least-squares estimation.

Rozsah stran

p. 35-47

ISSN

1868-6478

Trvalý odkaz na tento záznam

Projekt

GA13-10331S/Úloha textové informace v modelech predikce finanční tísně podniku - přístupy specifické podle států a průmyslových odvětví

Zdrojový dokument

Evolving Systems, volume 8, issue: 1

Vydavatelská verze

https://link.springer.com/article/10.1007/s12530-016-9157-5

Přístup k e-verzi

open access

Název akce

ISBN

Studijní obor

Studijní program

Signatura tištěné verze

Umístění tištěné verze

Přístup k tištěné verzi

Klíčová slova

ANFIS, Intuitionistic fuzzy sets, Intuitionistic fuzzy inference systems of Takagi-Sugeno type, Intuitionistic neuro-fuzzy network, Defuzzification method, Particle swarm optimization

Endorsement

Review

item.page.supplemented

item.page.referenced