Combined Fuzzy, Neural and Genetic Methods

Fuzzy rendszerek alapjai: Rövid ismertkedés. Fuzzy halmazok és alapműveletek. Fuzzy halmazok további műveletei. Fuzzy relációk és a kiterjesztési elv. Lingvisztikai változók és HA-AKKOR szabályok. Fuzzy logika és közelítő következtetés. Néhány inferencia rendszer

Neurális hálózatok alapjai: Rövid ismertetés. Neurális hálózati modellek. Felügyelt és nem felügyelt tanulás. Többréteges perceptron. Radiális bázisfüggvényes hálózatok. Versengő tanulás. Kohonen önszervező térképe. Tanuló vektorkvantálás. Hebb tanulási szabály. Megerősítő tanulás.

Genetikus algoritmusok. Rövid ismertetés. Egyszerű genetikus algoritmus. Illusztratív példa.

A kombinációs változatok áttekintése

Neuralizált fuzzy rendszerek

A terület áttekintése. Csoportosítás.

Hibrid (integrált) neuralizált fuzzy rendszerek:

I. Fuzzy rendszer tervezése neurális hálózattal bemeneti/kimeneti adatokból. Bevezetés. Backpropagation változat. További változatok. Összehasonlítás neurális hálózattal.

II. Neurális hálózattal létrehozott fuzzy következtetés (NDR): Bevezetés. A rendszer leírása. A módszer lépései. Példa.

III. Neurális-fuzzy szabályozó (NEFCON): A hálózat felépítése. A tanulási lépések. A részletesebb leírás: Az architektúra. A működés. Fuzzy hiba-propagálás. A szabálybázis tanulása. A NEFCON megítélése. Példák.

IV. Neurális hálózat alapú fuzzy logikai szabályozó: A FALCON változatai. Az egyes rétegek funkciói. Tanulási szabályok: Kezdeti struktúra. Tagsági függvények tanulása. Szabálybázis konstruálása. Illusztratív példa.

V. Általános közelítő következtetés alapú intelligens szabályozás (GARIC): Egyszerű GARIC-os szabályozási kör. Tanuló lépések. Példa.

VI. A Fuzzy-Net (FUN) modell: Tanulási lépések. A tagsági függvények tanulása.

VII. ANFIS: Az adaptív hálózatokról. Az ANFIS bemutatása.

Kooperatív neuro-fuzzy módszerek

I. Tagsági függvények optimális meghatározása.

II. Szabálybázis tervezése tanuló vektorkvantálással.

III. Szabály alakítás közvetlen összeméréssel.

Fuzzyfikált neurális hálózatok

I. Áttekintés a biológiai neuronra alapozva: Neurális morfológia. Hálózati architektúrák. Tanulási sémák.

II. A fuzzyfikált hálózatokról: Az éles neurontól a fuzzy neuronig. Általánosított fuzzy neuron és hálózat. Aggregációs és aktivizációs függvények. ÉS és VAGY fuzzy neuronok. Többréteges hálózatok. Tanulás és adaptáció. Példák.

III. A fuzzy aritmetikás változat: Fuzzy paraméterek: A hálózat. A tanuló algoritmus. Példa. Fuzzy bemenet: A hálózati architektúra. Az algoritmus. Szimulációs eredmények. Fuzzy hiba-függvény.

Fuzzy, neurális, genetikus kombinációk.

I. Fuzzy-neurális rendszer genetikus optimalizálása: A technológiák és a szabályozási alapok áttekintése. A hibrid processzálás. Esettanulmány. Jövőbeni irányzatok.

II. Neuralizált fuzzy hálózat genetikus tervezése: Aszinkron genetikus algoritmus. Az FNC modul kölcsönhatása a GA optimalizálóval. Alkalmazási példa.

III. Hűtőgép stabilis hőfokszabályozása: Fuzzy szabályok önhangoló módszerei. Javítás genetikus algoritmussal. Hűtőgép stabilis hőfok szabályozása.

Fuzzy genetikus kombinációk

Genetikus algoritmusok fuzzy rendszerek javítására

I. Fuzzy logika és genetikus algoritmus adaptív folyamat szabályozásra: A technológia és a problématerület. Összevetés rokon hibrid rendszerekkel. Egy adaptív GA-FLC bemutatása.

II. Genetikus módszer fuzzy szabályok tanulására: Fuzzy rendszer genetikus kódolása. A GA tanuló minta. Illusztratív példa.

Genetikus algoritmusok javítása fuzzy logikával

III. Fuzzyfikált genetikus algoritmus és alkalmazása. A fuzzy-genetikus algoritmus. Példa. Fuzzy szabályozó.

Genetikus műveletek fuzzyfikálása

IV. Fuzzy logikával irányított genetikus algoritmus: Bevezetés. A keresztezési fuzzy szabályozó. A mutáció fuzzy szabályozó. Esettanulmány. Értékelés.

Genetikus neurális kombinációk

I. A terület áttekintése: Segítő kombinációk. Kollaboráns kombinációk.

II. Neurális hálózat súlyainak optimalizálása: A keresztezés és mutáció adaptív valószínűsége. Redundancia eliminálása. Hibrid módszer. Értékelés.

Kaotikus kombinációk

I. A káosz.

II. A kaotikus neuron: Bevezetés. A kaotikus neuron. Egy kaotikus neurális hálózat. A kaotikus önszervező térkép.

III. Fuzzy káosz: Kaotikus idősor előrejelzése.

Klasszikus intelligens kombinációk

I. Fuzzy-PID kombinációk: Párhuzamos rendszerek. Klasszikus felügyelős rendszer. Fuzzy "felügyelős" rendszer.

II. Fuzzy csúszómód: Fuzzy mint csúszómód szabályozás: Analízis. Tervezés.