Takagi-sugeno neuro-fuzzy modeling of a multivariable nonlinear antenna system
Other Title(s)
نموذج تاكاجي-سوكيو معتمد على الخلايا العصبية و المنطق المضبب لنظام هوائي غير خطي متعدد المتغيرات
Author
Source
The Journal of Engineering Research
Issue
Vol. 2, Issue 1 (31 Jan. 2005), pp.12-24, 13 p.
Publisher
Sultan Qaboos University College of Engineering
Publication Date
2005-01-31
Country of Publication
Oman
No. of Pages
13
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
يهدف هذا البحث إلى إستخدام و سائل التعليم الذكية (مثل الشبكات العصبية الإلكترونية) لنظم التحكم و ذلك من أجل إعداد نماذج للعمليات الديناميكية الغير خطية ذات المتغيرات العدة و التي يصعب تمثيلها بوسائل التمثيل الإعتيادية.
و في هذا الإطار فقد تم توزيع إستجابة النظام المراد تمثيله بإستخدام (Technique Clustering) و من ثم تم إستخدام الشبكات العصبية الإلكترونية المكونة من خمسة طبقات لتمثيل و بناء نظام (Fuzzy Logic) و الذي سوف يستخدم لبناء نموذج لنظام غير خطي ديناميكي و هو لنظام إتصالات (Multi-variable Antenna System).
و أخيرا تم إستخدام طرق الإحصائية لإثبات أن النموذج المقترح قادر على تمثيل العمليات المعقدة و من ثم بناء نظام التحكم.
Abstract EN
This article investigates the use of a clustered based neuro-fuzzy system to nonlinear dynamic system modeling.
It is focused on the modeling via Takagi-Sugeno (T-S) modeling procedure and the employment of fuzzy clustering to generate suitable initial membership functions.
The T-S fuzzy modeling has been applied to model a nonlinear antenna dynamic system with two coupled inputs and outputs.
Compared to other well-known approximation techniques such as artificial neural networks, the employed neuro-fuzzy system has provided a more transparent representation of the nonlinear antenna system under study, mainly due to the possible linguistic interpretation in the form of rules.
Created initial memberships are then employed to construct suitable T-S models.
Furthermore, the T-S fuzzy models have been validated and checked through the use of some standard model validation techniques (like the correlation functions).
This intelligent modeling scheme is very useful once making complicated systems linguistically transparent in terms of the fuzzy if-then rules.
American Psychological Association (APA)
al-Gallaf, E. A.. 2005. Takagi-sugeno neuro-fuzzy modeling of a multivariable nonlinear antenna system. The Journal of Engineering Research،Vol. 2, no. 1, pp.12-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-15627
Modern Language Association (MLA)
al-Gallaf, E. A.. Takagi-sugeno neuro-fuzzy modeling of a multivariable nonlinear antenna system. The Journal of Engineering Research Vol. 2, no. 1 (Jan. 2005), pp.12-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-15627
American Medical Association (AMA)
al-Gallaf, E. A.. Takagi-sugeno neuro-fuzzy modeling of a multivariable nonlinear antenna system. The Journal of Engineering Research. 2005. Vol. 2, no. 1, pp.12-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-15627
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
includes bibliographical references : p. 23-24
Record ID
BIM-15627