فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم انطباق زنجیره فازی (SAFIS) برای مشخص کردن و پیش بینی سیستم های غیرخطی ۳۴ صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم انطباق زنجیره فازی (SAFIS) برای مشخص کردن و پیش بینی سیستم های غیرخطی ۳۴ صفحه در word دارای ۳۴ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم انطباق زنجیره فازی (SAFIS) برای مشخص کردن و پیش بینی سیستم های غیرخطی ۳۴ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم انطباق زنجیره فازی (SAFIS) برای مشخص کردن و پیش بینی سیستم های غیرخطی ۳۴ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم انطباق زنجیره فازی (SAFIS) برای مشخص کردن و پیش بینی سیستم های غیرخطی ۳۴ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم انطباق زنجیره فازی (SAFIS) برای مشخص کردن و پیش بینی سیستم های غیرخطی ۳۴ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۰۶
تعداد صفحه ترجمه:۲۴
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۶

موضوع انگلیسی :Sequential Adaptive Fuzzy Inference System (SAFIS) for nonlinear
system identification and prediction
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم انطباق زنجیره فازی (SAFIS) برای مشخص کردن و پیش بینی سیستم های غیرخطی ۳۴ صفحه در word
چکیده انگلیسی:In this paper, a Sequential Adaptive Fuzzy Inference System called SAFIS is developed based on the functional equivalence
between a radial basis function network and a fuzzy inference system (FIS). In SAFIS, the concept of “Influence” of a fuzzy rule
is introduced and using this the fuzzy rules are added or removed based on the input data received so far. If the input data do not
warrant adding of fuzzy rules, then only the parameters of the “closest” (in a Euclidean sense) rule are updated using an extended
kalman filter (EKF) scheme. The performance of SAFIS is compared with several existing algorithms on two nonlinear system
identification benchmark problems and a chaotic time series prediction problem. Results indicate that SAFIS produces similar or
better accuracies with less number of rules compared to other algorithms.
© 2006 Elsevier B.V. All rights reserved
چکیده فارسی:

در این مقاله سیستم SAFIS بر مبنای شباهت های عملکردی بین شبکه توابع و سیستم میانجی فازی (FIS) ایجاد می گردد. در سیستم SAFIS، مفاهیم مربوط به تاثیر قوانین فازی معرفی شده و با استفاده از این موارد، قوانین مربوط به فازی بر مبنای داده های ورودی که تا به حال دریافت شده اند، حذف یا اضافه می گردند. اگر داده های ورودی مانع اضافه شدن قوانین فازی شدند، به این ترتیب تنها پارامترهای مربوط به قوانین مشخص با استفاده از طرح فیلتر کالمن به روز می گردند. عملکرد SAFIS با چندین الگوریتم موجود در ارتباط با تعیین مشکلات دو سیستم غیر خطی و پیش بینی مشکلات در زمان آشفتگی مقایسه می گردد. نتیجه نشان می دهد که SAFIS که داراتی قوانین کمتری می باشد در مقایسه با الگوریتم های دیگر دارای صحت بیشتر . یا در سطح مشابه آن ها می باشد.

کلیدواژه: سیستم انطباق زنجیره فازی (SAFIS)؛ GAP-RBF؛ GGAP-RBF؛ تاثیر قوانین فازی؛ فبلتر بسط داده شده کالمن.