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Problemas y similares. Aquí un sistema de inferencia borrosa Forma parte del modelo difuso [24,25] propuesto por Takagi, Sugeno y Kang para la formalización de un enfoque sistemático para Generarreglas difusas de un conjunto de datos de entrada y salida. 3.1.1 Adaptación de la red basada en sistema de inferencia fuzzy Estructura Por simplicidad, se supone que el sistema de inferencia borrosaBajo consideración tiene dos entradas y una salida. La Base de reglas contiene dos borroso reglas if-then de Takagi y Sugeno'stype [26] como sigue: Si x es A y B y es entonces z es f (x, y) Donde A y Bson los conjuntos difusos en los antecedentes y z = f (x, y) es una función crujiente en el consecuente. z = f (x, y) Es por lo general un polinomio para la entrada de las variables x e y. Sinotambién puede ser cualquier otra función que aproximadamente puede Describen la salida del sistema dentro de la región difusa como Especificado por el antecedente. Cuando z = f (x, y) es una constante, Unmodelo de orden cero Sugeno fuzzy se forma, que puede ser Considerado como un caso especial de inferencia difusa Mamdani Sistema [27], donde se especifica cada regla consecuente por un fuzzy singleton.Si z = f (x, y) se toma para ser una orden de primera Polinomio de primer orden modelo difuso Sugeno se forma. Para Un primer pedido de dos regla del sistema de inferencia difuso Sugeno, el Dos reglaspuede expresarse como: Regla 1: x es A y B y es entonces Si Regla 2: x es A ey es B Entonces f = p x + y + q r 2 2 1 2 2 Si 2 Aquí tipo-3 sistema de inferencia fuzzy propuesto por Takagi y Sugeno[28] se utiliza. En este sistema de inferencia de la salida Cada regla es una combinación lineal de las variables de entrada añadido Por un término constante. La salida final es la media ponderada De laproducción de cada regla. Los ANFIS equivalentes correspondientes Estructura se muestra en la Figura 2. Las capas individuales de esta estructura se describen ANFIS A continuación: Capa 1: Cada...