Membership function as an evaluation

Dombi, József

doi:10.1016/0165-0114(90)90014-w

Cited by 231 publications

(102 citation statements)

References 35 publications

Supporting

Mentioning

100

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Az 1980-as és 90-es évek elején főleg a különböző tagsági függvények összehasonlító elemzésével foglalkoztak a kutatók, ilyen elemzéseket végeztek például DOMBI (1988), és BLOCH & MAITRE (1995). Ma már a különböző tudományágaknak, alkalmazási területnek megfelelően több lehetséges módszer áll rendelkezésre a kapcsolatok leírására (KLIR és BO YUAN, 1995;MCNEILL és THRO, 202 TATÁRVÁRI -PIROS 1994).…”

Section: Bevezetésunclassified

Fuzzy logika az agrár- és környezetkutatásokban

Tatárvári¹,

Piros²

2017

Agrokem

View full text Add to dashboard Cite

A bemutatott tanulmányok alátámasztják MCBRATNEY és ODEH (1997), valamint JETTER és KOK (2014) összegzését, akik a fuzzy modellezés jelenlegi helyzetének részletes értékelése során kifejtették, hogy a fuzzy rendszerek és modellek a jövő fontos kutatási eszközei lehetnek. A „lágy” számítási módszerek a talaj- az, agrár- és a környezettudományok területén egyre nagyobb teret hódítanak meg. Nagy előnyt jelent a bizonytalan, nem vagy nehezen számszerűsíthető adatok használatának és a határvonalak nem éles, kategóriánként eltérő kijelölésének lehetősége. Megfelelő matematikai és interdiszciplináris kutatói hátteret feltételezve egyszerű, gyors és olcsó módszer, amely a hagyományos eljárásoknál pontosabb, és a laikusok által is értelmezhető eredményeket szolgáltat.

show abstract

Section: Bevezetésunclassified

Fuzzy logika az agrár- és környezetkutatásokban

Tatárvári¹,

Piros²

2017

Agrokem

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Therefore, other functions which can retain the same characteristics and are easier to implement are needed. Such a membership form was proposed in [74]. This function is continuously increasing (decreasing), satisfies the same boundaries conditions, complies with the generic membership form of (13), and retains the properties of the -shaped membership function.…”

Section: A the Generalized Membership Functionmentioning

confidence: 99%

Adaptive fuzzy systems for multichannel signal processing

1999

View full text Add to dashboard Cite

“…This feature allows us to analyze how the uncertainty in the input distorts the inference of the T2FLS [16]. Another attempt in the literature to describe a similar MF was disjunctive strictly-monotonic and conjunctive nonstrictly monotonous MFs in which the user has to determine four parameters [18]. However, the mathematical formulation defined in this attempt is too complicated to be used in any engineering application.…”

Section: A Zadehmentioning

confidence: 99%

Type-2 fuzzy elliptic membership functions for modeling uncertainty

Kayacan

Sarabakha

Coupland

et al. 2018

Engineering Applications of Artificial Intelligence

View full text Add to dashboard Cite

Whereas type-1 and type-2 membership functions (MFs) are the core of any fuzzy logic system, there are no performance criteria available to evaluate the goodness or correctness of the fuzzy MFs. In this paper, we make extensive analysis in terms of the capability of type-2 elliptic fuzzy MFs in modeling uncertainty. Having decoupled parameters for its support and width, elliptic MFs are unique amongst existing type-2 fuzzy MFs. In this investigation, the uncertainty distribution along the elliptic MF support is studied, and a detailed analysis is given to compare and contrast its performance with existing type-2 fuzzy MFs. Furthermore, fuzzy arithmetic operations are also investigated, and our finding is that the elliptic MF has similar features to the Gaussian and triangular MFs in addition and multiplication operations. Moreover, we have tested the prediction capability of elliptic MFs using interval type-2 fuzzy logic systems on oil price prediction problem for a data set from 2nd Jan 1985 till 25th April 2016. Throughout the simulation studies, an extreme learning machine is used to train the interval type-2 fuzzy logic system. The prediction results show that, in addition to their various advantages mentioned above, elliptic MFs have comparable prediction results when compared to Gaussian and triangular MFs. Finally, in order to test the performance of fuzzy logic controller with elliptic interval type-2 MFs, extensive real-time experiments are conducted for the 3D trajectory tracking problem of a quadrotor. We believe that the results of this study will open the doors to elliptic MFs' wider use of real-world identification and control applications as the proposed MF is easy to interpret in addition to its unique features.

show abstract

Membership function as an evaluation

Cited by 231 publications

References 35 publications

Fuzzy logika az agrár- és környezetkutatásokban

Fuzzy logika az agrár- és környezetkutatásokban

Adaptive fuzzy systems for multichannel signal processing

Type-2 fuzzy elliptic membership functions for modeling uncertainty

Contact Info

Product

Resources

About