Convergence analysis of the batch gradient-based neuro-fuzzy learning algorithm with smoothing L1/2 regularization for the first-order Takagi–Sugeno system

It has been proven that Takagi–Sugeno systems are universal approximators, and they are applied widely to classification and regression problems. The main challenges of these models are convergence analysis and their computational complexity due to the large number of connections and the pruning of...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Fuzzy sets and systems Ročník 319; s. 28 - 49
Hlavní autoři:	Liu, Yan, Yang, Dakun
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 15.07.2017
Témata:	Convergence First-order Takagi–Sugeno inference system Pi–Sigma network Smoothing [formula omitted] regularization First-order Takagi–Sugeno inference system Pi–Sigma network Convergence Smoothing L1/2 regularization
ISSN:	0165-0114, 1872-6801
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!