Resumo-Este artigo propõe a utilização de Programação Genética Multi-Gene (PG-MG) para criação de regras em Redes Neo-Fuzzy-Neuron (NFN). NFNé uma rede Neuro-Fuzzy composta por n estruturas de Takagi-Sugeno de ordem zero, onde né o número de variáveis de entrada. A saída individual de cada uma das n estruturasé dada por um conjunto de m regras, em que cada regraé representada por uma função de pertinência Gaussiana. Desta forma, a construção da base de regras na NFN consiste em criar e ajustar as funções de pertinência associadas a cada variável de entrada. A abordagem proposta utiliza a Programação Genética Multi-Gene (PG-MG) para gerar as regras (conjuntos fuzzy do antecedente), na qual cada indivíduo da PG-MG representa um conjunto de regras que compõe o modelo. Por fim, os pesos (parâmetros do consequente) são ajustados por um método do Gradiente Descendente. A abordagem propostaé avaliada em problemas de previsão e os resultados obtidos sugerem que a abordagem propostaé competitiva quando comparada com modelos alternativos do estado da arte.
Este artigo propõe dois algoritmos baseados em Programação Genética (PG) para aprendizado em redes Neo-Fuzzy Neuron (NFN). As abordagens utilizam a PG para gerar as regras associadas a cada entrada, criando e ajustando as funções de pertinência, e um método baseado no Gradiente para ajuste de pesos. Os modelos propostos são avaliados e comparados com modelos alternativos em problemas de previsão e identificação de sistemas não lineares. Os resultados obtidos mostram que os modelos propostos são promissores e competitivos com modelos alternativos do estado da arte.
This paper introduces a new approach to build the rule-base on Neo-Fuzzy-Neuron (NFN) Networks. The NFN is a Neuro-Fuzzy network composed by a set of n decoupled zero-order Takagi-Sugeno models, one for each input variable, each one containing m rules. Employing Multi-Gene Genetic Programming (MG-GP) to create and adjust Gaussian membership functions and a Gradient-based method to update the network parameters, the proposed model is dubbed NFN-MG-GP. In the proposed model, each individual of MG-GP represents a complete rule-base of NFN. The rule-base is adjusted by genetic operators (Crossover, Reproduction, Mutation), and the consequent parameters are updated by a predetermined number of Gradient method epochs, every generation. The algorithm uses Elitism to ensure that the best rule-base is not lost between generations. The performance of the NFN-MG-GP is evaluated using instances of time series forecasting and non-linear system identification problems. Computational experiments and comparisons against state-of-the-art alternative models show that the proposed algorithms are efficient and competitive. Furthermore, experimental results show that it is possible to obtain models with good accuracy applying Multi-Gene Genetic Programming to construct the rule-base on NFN Networks.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.