Intuitionistic neuro-fuzzy network with evolutionary adaptation
ČlánekOtevřený přístuppeer-reviewedpostprintDatum publikování
2017
Autoři
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