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Apresentação do artigo Fuzzy Modeling Using Generalizes Neural Networks and Kalman Filter Algorithm, Joh-Shing R. Jang (1991).
Tipologia: Slides
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Não perca as partes importantes!
FUZZY MODELING USING GENERALIZED NEURAL NETWORKS AND KALMAN FILTER ALGORITHM
Estrutura da Apresentação Introdução
Redes Neurais Adaptativas
(^) Rede Neural Generalizada Filtro de Kalman Resultados da Simulação Conclusões
Redes Neurais Adaptativas ANFIS – Arquitetura Equivalente ao Modelo Sugeno
Redes Neurais Adaptativas
Layer 1 – Nó de Entrada (^) Para i=1, 2 (^) Para i=3, 4 (^) Função de Pertinência Layer 2 – Nó de Regra (^) Para i=1, 2
Rede Neural Generalizada Estrutura: Composto: (^) Algoritmo do Gradiente Descendente e Algoritmo do Filtro de Kalman.
Rede Neural Generalizada
Problemas: (^) Falta de formalidade para transformar conhecimento específico em regras base e banco de dados de um sistema fuzzy de inferência. (^) Falta de adaptabilidade ou algoritmos de aprendizado para harmonizar a função de pertinência a fim de minimizar a medida de erro. Objetivo: (^) Suavizar as limitações acima através do uso da Rede Neural Generalizada
Resultados da Simulação Exemplo 1
Resultados da Simulação Exemplo 2
Conclusão Resolve o segundo problema; Resolve parcialmente o primeiro problema; Apresenta falhas quando está próximo de um mínimo local; Apesar das dificuldades apresentadas, o erro médio percentual final continua aceitável.
