Teaching Fuzzy Neural Networks the Genetic Algorithm

Tenenev V.А., Teneneva А.V.

Abstract


The application of fuzzy neural networks to data processing based on decision tree rules is considered. The hybrid genetic algorithm with real coding is used for optimization of the network parameters. The advantage of the optimized fuzzy networks over usual multi-layer neural networks for an approximation problem solution is established.

Keywords


data processing; fuzzy neural networks; genetic algorithm; approximation

References References

Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / пер. с пол. И. Д. Рудинского. - М. : Финансы и статистика, 2002. - 344 с.

Тененев В. А., Ворончак В. И. Решение задач классификации и аппроксимации с применением нечетких деревьев решений // Интеллектуал. системы в пр-ве. - 2005. - № 2. - С. 46-69.

Тененев В. А. Применение генетических алгоритмов с вещественным кроссовером для минимизации функций большой размерности // Интеллектуал. системы в пр-ве. - 2006. - № 1. - С. 93-107.


Article Metrics

Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2010 Валентин Алексеевич Тененёв, Анна Валентиновна Тененёва

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN 1813-7911