Automatic construction of rules fuzzy for modelling and prediction of the central nervous system
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/97441
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2002-07-03
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The main goal of this work is to study the performance of
CARFIR (Automatic Construction of Rules in Fuzzy Inductive Reasoning)
methodology for the modelling
and prediction of the human central nervous system (CNS). The CNS
controls the hemodynamical system by generating the regulating signals
for the blood vessels and the heart. The main idea behind CARFIR is to
expand the capacity of the FIR methodology allowing it to work with
classical fuzzy rules. CARFIR is able to automatically construct fuzzy
rules starting from a set of pattern rules obtained by FIR. The new
methodology preserves as much as possible the knowledge of the pattern
rules in a compact fuzzy rule base. The prediction results obtained by
the fuzzy prediction process of CARFIR methodology are compared with
those of other inductive methodologies, i.e. FIR, NARMAX and neural
networks
CitacióMugica, F., Nebot, M., Gómez, P. "Automatic construction of rules fuzzy for modelling and prediction of the central nervous system". 2002.
Forma partLSI-02-50-R
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R02-50.pdf | 253,0Kb | Visualitza/Obre |