Синтез нечетких моделей методом эволюционного моделирования на основе экспериментальных данных
Диссертация
Диссертационной работы определяется необходимостью синтеза моделей, создание которых классическими методами невозможно или затруднено из-за неточности, неполноты или зашумлённости данных. Также при синтезе модели необходимо учитывать экспертные знания, зачастую легко выражаемые в виде продукционных правил и ограничений на параметры нечеткой модели. Актуальность создания новых методов синтеза… Читать ещё >
Список литературы
- Аверкин, А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта /А.Н. Аверкин, И. З. Батыршин, А. Ф. Блишун и др. / Под. ред. Д. А. Поспелова. -М.: Наука, — 1986.-312 с.
- Алиев, P.A. Нечеткие алгоритмы и системы управления /P.A. Алиев, C.B. Ульянов. -М.: Знание, 1990. -214 с.
- Аттетков, A.B. Методы оптимизации /A.B. Аттетков, C.B. Галкин, B.C. Зарубин. М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, — 2001. — 440 с.
- Батшцев, Д.И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач /Д.И. Батищев. / Под ред. Я. Е. Львовича Воронеж, — 1995.
- Батищев, Д.И. Эволюционно-генетический поход к решению задач невыпуклой оптимизации /Д.И. Батищев, С. А. Исаев, Е. К. Ремер //Межвузовский сборник научных трудов «Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах». Воронеж: ВГТУ, -1998.-С. 20−28.
- Броуди, Л. Начальный курс программирования на языке форт /Л. Броуди. Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1990. 252 с.
- Буч, Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами на С++ /Г. Буч. 2-е изд. Пер. с англ. М.: Издательство Бином,-2000.-560 с.
- Вороновский, Г. К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности /Т.К. Вороновский, К. В. Махотило, С. Н. Петрашев, С. А. Сергеев. X.: Основа, — 1997. — 112 с.
- Гамма, Э. Приёмы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. /Э. Гамма, Р. Хэлм, Р. Джонсон, Дж. Влиссидес. Спб.: Питер, — 2001. — 368 с.
- Горяинов, В.Б. Математическая статистика /В.Б. Горяинов, Г. М. Цветкова, И. В. Павлов, О. И. Тескин. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, — 2002. — 424 с.
- И. Дейч, A.M. Методы идентификации динамических объектов /A.M. Дейч. М.: Энергия, — 1979. — 240 с.
- Демидов, Д.Е. Создание расширяемой библиотеки классов для реализации нечетких генетических систем /Д.Е. Демидов, В. В. Жуков //Тр. науч.-теор. конф. «Транспорт 2003». — Ростов н/Д: РГУПС, — 2003.
- Демидов, Д.Е. Об одном эволюционном методе глобальной оптимизации /Д.Е. Демидов //Тез. док. XII междунар. конф. по вычислительной механике и современным прикладным программным системам. -Владимир, 2003.
- Демидов, Д.Е. Расщепляющий генетический алгоритм с памятью как метод решения задачи глобальной оптимизации /Д.Е. Демидов, В. В. Жуков //Тр. науч.-теор. конф. «Транспорт 2004». — Ростов н/Д: РГУПС,-2004.
- Демидов, Д.Е. Эволюционный подход к синтезу нечетких логических контроллеров /Д.Е. Демидов //Материалы VII всерос. науч. конф. молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения». Таганрог: ТРТУ, — 2004.
- Жиглявский, A.A. Методы поиска глобального экстремума /A.A. Жиглявский, А. Г. Жилинкас. М.: Наука, — 1991 — 248 с.
- Жуков, В.В. Методы настройки ПИД-регулятора при помощи генетических алгоритмов /Д.Е. Демидов, В. В. Жуков //Сб. ст. по мат. 5-й Междунар. науч.-техн. конф. «Новые технологии управления движением технических объектов». Новочеркасск: ЮРГТУ, — 2002.
- Жуков, В.В. Описание структуры и принципов функционирования нечеткого адаптивного регулятора /Д.Е. Демидов, В. В. Жуков //Вестник РГУПС.-2001.-№ 2.
- Жуков, В.В. Основы обучения генетических нечетких контроллеров /Д.Е. Демидов, В. В. Жуков IIТр. науч.-теор. конф. «Транспорт-2001». -Ростов н/Д: РГУПС, 2001.
- Заде, JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений /JI.A. Заде. М.: Мир, 1976. — 165 с.
- Зарубин, B.C. Математическое моделирование в технике /B.C. Зарубин. -М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. — 496 с.
- Захаров, В.И. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления: Эволюция и принципы построения /В.И. Захаров, C.B. Ульянов. //Техническая кибернетика. 1993. — № 4. -С. 169−194.
- Зинченко, JI.A. Алгоритмы эволюционного моделирования с динамическими параметрами /JI.A. Зинченко, В. М. Курейчик, И.В. Хабарова// Информационные технологии. 2001. — № 6. — С. 10−15.
- Ивахненко, А.Г. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным /А.Г. Ивахненко, Ю. Г. Юрачковский. М.: Радио и связь, — 1987. — 120 с.
- Интеллектуальные системы автоматического управления /Под. ред. И. М. Макарова, В. М. Лохина. М.: Физматлит, — 2001. — 576 с.
- Исаев, С.А. Разработка и исследование генетических алгоритмов для принятия решений на основе многокритериальных нелинейных моделей /С.А. Исаев: Автореферат на соискание ученой степени канд. техн. наук. -Н.Новгород,-2000.
- Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств. /А. Кофман — М.: Радио и связь, 1982. — 432 с.
- Круглов, В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети /В.В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Годунов М.: Физматлит, — 2001. — 225 с.
- Курейчик, В.М. Генетические алгоритмы /В. М. Курейчик. — Таганрог: Изд во ТРТУ, — 1998. -120 с.
- Курейчик, В.В. Перспективные архитектуры генетического поиска /В.В. Курейчик// Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2000. — № 1. — С. 58−60.
- Леоненков, А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и Fuzzy TECH /А. Леоненков. БХВ: Санкт-Петербург, — 2003. — 716 с.
- Ломаш, Д.А. Автоматизация взаимодействия железной дороги и морского порта на основе мультиагентной оптимизации и имитационногомоделирования /Д.А. Ломаш: Автореферат на соискание ученой степени канд. техн. наук. Ростов-на-Дону, — 2004.
- Льюнг, Л. Идентификация систем. Теория для пользователя / Л. Льюнг. — М.: Наука, — 1991.-432 с.
- Макеев, С.П. Декомпозиция задачи вычисления функции от взаимодействующих нечетких переменных //Техническая кибернетика. -1990.-№ 5.-С. 207−211.
- Месарович, М. Теория иерархических многоуровневых систем /М. Месарович, Д. Мако, Я. Такахара. М.: Мир, — 1973. — 334 с.
- Мюррей, У. Практическая оптимизация /У. Мюррей, Ф. Гилл, М. Райт.: Пер. с англ. М.: Мир, — 1985. — 509 с.
- Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения /Под ред. P.P. Ягера. -М.: Радио и связь, 1986.-408 с.
- Ненахов, А.Н. Ситуационные системы с нечеткой логикой /А.Н. Ненахов, Л. С. Бертпггейн, С. Я. Коровин. -М.: Наука, 1990.-272 с.
- Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации /С. Осовский Пер. с польского И. Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, — 2002. -344 с.
- Паклин, Н.Б. Адаптивные системы нечеткого логического вывода и их при ложения /Н.Б. Паклин// Интеллектуальные системы в производстве. — 2003. -Хо 2. Ижевск: Изд-во ИжГТУ, -2003. — С. 138−151.
- Пантелеев, A.B. Методы оптимизации в примерах и задачах /A.B. Пантелеев, Т. А. Летова. М.:Высш. шк., — 2002. — 544 с.
- Пивкин, В.Я. Построение нечетких моделей динамических объектов по данным наблюдений /В.Я. Пивкин //Автометрия 1998. — N 3. — С. 62−68.
- Питц-Моултис, Н. XML в подлиннике /Н. Питц-Моултис, Ч. Кир к. — Спб.: BHV-Санкт-Петербург, 2001. — 736 с.
- Прикладные нечеткие системы /Под ред. Т.Тэрано. М.: Мир, — 1993. -512 с.
- Родзин, С.И. Формы реализации и границы применения эволюционных алгоритмов / С. И. Родзин // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2002. — № 1. — С. 36−41.
- Ротштейн, А.П. Влияние методов дефазификации на скорость настройки нечеткой модели / А. П. Ротштейн, С. Д. Штовба // Кибернетика и системный анализ. 2002. — № 5. — С. 169−176.
- Рыжов, А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости / А. П. Рыжов М.: Диалог-МГУ, — 2000. — 116с.
- Титце, У. Полупроводниковая схемотехника / У. Титце, К. Шенк М.: Мир,-1982.-257 с.
- Усков, А.А. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики / А. А. Усков, В. В. Круглое. Смоленск: Смоленская городская типография, — 2003. — 177 с.
- Фаулер, М. Рефакторинг: улучшение существующего кода / М. Фаулер. Пер. с англ. Спб.: Символ-Плюс, — 2003. — 432 с.
- Филипс, Ч. Системы управления с обратной связью / Ч. Филипс, Р. Харбор. М.: Лаборатория базовых знаний, — 2001. — 616 с.
- Штовба, С.Д. Идентификация нелинейных зависимостей с помощью нечеткого логического вывода в пакете MATLAB / С. Д. Штовба // Exponenta Pro: Математика в приложениях. 2003. — № 2. — С. 9−15.
- Хабарова, И.В. Исследование динамических операторов в эволюционном моделировании / И. В. Хабарова, В. М. Курейчик, JI.A. Зинченко // Перспективные информацинные технологии и интеллектуальные системы. 2001. -№ 3. — С. 65−70.
- Цыпкин, Я.З. Основы информационной теории идентификации / Я. З. Цыпкин. М.:Наука, — 1984. — 198с.
- Ahmad, L. Learning Fuzzy Interface Systems / L. Ahmad // Phd. 1995.
- Alice, E.S. Genetic optimization using penalty function / E.S. Alice, D.M. Tate. // Conf. of Genetic algorithms. San-Mateo. — 1993. — P. 499−503.
- Bastian, A. How to handle the flexibility of linguistic variables with applications. /A. Bastion //Int. Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems. 1994. -№ 2. — P. 463−484.
- Barbosa, H.J. On Adaptive Operator probabilities in real coded genetic algorithms /H.J. Barbosa, A.Medeiros. //Anais do Workshop on advances and trends in artificial intelligence. 2000. — P. 31−44.
- Beasley, D. An overview of genetic algorithms: Part 2, research topics /D. Beasley, D.R. Bull, R.R. Martin. //University Computing. 15(4), 1993. -P. 170−181.
- Beasley, D. A sequential niche technique for multimodal function optimization /D. Beasley, D.R. Bull, R.R. Martin. //Evolutionary Computation. № 2. -1993.-P. 101−125.
- Beyer, H.G. Toward a theory of evolution strategies: On the benefit if sex- the () theory /H.G. Beyer. //Evolutionary Computation. 1995. — № 3. — P. 81 111.
- Bremermann, H.J. Global properties of evolution process /H.J. Bremermann, M. Rogson, S. Salaff. //Natural Automata and Useful Simulations. -Washington. 1966. — № 4. — P. 3−41.
- Berstecher, R.G. Construction of a linguistic adaptation law for a fuzzy sliding-mode controller /R.G. Bersteche, R. Palm, H. Unbehauen. //Conf. on Fuzzy Systems. New-Orleans. — 1996. -№ 3. — P. 1794−1799.
- Carse, B. Evolving fuzzy rule base controllers using genetic algorithms /B. Carse, T.C. Fogarty, A. Munro. //Fuzzy sets and systems. 1996. — № 80. -P. 273−293.
- Casillas, J. Genetic tuning of fuzzy rule deep structures for linguistic modeling /J. Casillas, O. Cordon, Jesus Maria J. Del, F. Herrera. Technical Report DECSAI-10 102, Dept. of Computer Science and A.I., University of Granada. -2001.
- Castro, J.L. Fuzzy logic controllers are universal approximators /J.L. Castro. //IEEE Trans, on Systems, Man, and Cybernetics. 1995. — № 4. — P. 629 635.
- Chak, C.K. An adaptive fuzzy neural network based on input space partitioning /С.К. Cha, G.E. Feng. //IEEE, Singapore International Conference on Intelligent Control and Instrumentation. P. 39−44.
- Chen, J.Y. Fuzzy sliding mode controller design: indirect adaptive approach /J.Y. Chen// Cybernetics and Systems: An International Journal, 1999,30,(1), -P. 9−27.
- Davis, L. Adapting operator probabilities in genetic algorithms iL. Davis// Proc. 1st Int. Conf. Genetic Algorithms and their Applications, 1989. P. 6169.
- De Jong, K. An Analysis of the Behavior of class of Genetic Adaptive System /К. De Jong// PhD thesis, University of Michigan, Department of Computer and Communication Science, Ann Arbor, Michigan, 1975.
- Deb, K. An investigation of niche and species formation in genetic function optimization /К. Deb, D.E. Goldberg// Proceedings of Third International Conference on Genetic Algorithms, San Mateo, CA. P. 42−50.
- Deb, K. Genetic algorithms in multimodal function optimization /К. Deb// Phd, College of Engineering, University of Alabama, Tuscaloosa, AL, 1989.
- Deb, K. Simulated binary crossover for continuous search space /К. Deb, R.B. Agrawal//Complex Systems, 9,1995. P. 115−148.
- DUnit: An Xtreme testing framework for Borland Delphi programs. режим доступа: http://dunit.sourceforge.net
- Eshelman, L.J. The CHC adaptive search algorithm: how to have safe search when engaging in nontraditional genetic recombination /L.J. Eshelman// Foundations of Genetic Algorithms, Morgan Kaufmann Publishers, 1991. P. 265−283.
- Eshelman, L.J. Real-coded genetic algorithms and interval schemata /L.J. Eshelman, J.D. Schaffer// In D. Whitley (Ed.), Foundations of Genetic Algorithms, II. P. 187−202.
- Ghosh, A. Function optimization in non stationary environment using steady state genetic algorithms with aging of individuals /A. Ghosh, S. Tsutsui, H. Tanaka// Proc. 19 998 IEEE Int. Conf. on Evolutionary Computation, AK, 1998. P. 666−671.
- Glover, F. Tabu search /F. Glover, M. Laguna// Kluwer Academic Publishers, Boston, MA, 1997.
- Goldberg, D.E. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning /D.E. Goldberg// MA: Addison-Wesley, 1989.
- Hesser, J. Towards an optimal mutation probability for genetic algorithms /J. Hesser, R. Manner// Proc. of 1st Conf. Parallel Problem Solving from Nature, № 496, 1991. P. 23−32.
- Higuchi, T. Theoretical analysis of simplex crossover for real-coded genetic algorithm /T. Higuchi, S. Tsutsui, M. Yamamura// Parallel Problem Solving from Nature (PPSN-VI), 2000. P. 365−374.
- Holland, J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems /J.H Holland// Ann Arbor: The University of Michigan Press, 1975.
- Hook, R. Direct search solution of numerical and statistical problems /R. Hook, T. Jeeves//ACM, 7, 1969. P. 212−229.
- Huang C.F. A study of mate selection in genetic algorithms /C.F. Huang// Dissertation submitted for degree of Doctor of Philosophy in The University of Michigan, 2002.
- Ingberg, L. Simulated annealing: practice versus theory /L. IngbergII Journal of Mathematical and Computer Modeling, -№ 18, -1993. P. 29−57.
- Jager, R. Fuzzy logic in control /R. Jager //CIP-Data koninklijke bibliotheek, 1995.
- Joines, J. On the use non-stationary penalty functions to solve nonlinear constrained optimization problems with GAs /J. Joines, C. Houck// Proc. of 1st IEEE Conf. on Evolutionary Computation, Orlando, Florida, 1994. P. 579 584.
- Jose, V. Adaptive scaling factors for fuzzy logic controller /V. Joser, A. Dourado// Instituto Politecnico de Leiria.
- Julstrom, B.A. Adaptive operators probabilities in a genetic algorithm that applies three operators /B.A. Julstrom// Proc. of 1997 ACM Symposium on Applied Computing, New-York, ACM Press. P. 233−238.
- Karr, C. Design of adaptive fuzzy logic controller using a genetic algorithms /C. Karr// Proc. 4Th Int. Conf. Genetic Algorithms, 1991. P. 450−457.
- Karr, C. Genetic Algorithms to Fuzzy Logic /C. Karr// AI Expert, 1991. P. 26−33.
- Kinzel, J. Modifications of genetic algorithms for design and optimizing fuzzy controllers /J. Kinzel, F. Klawonn, R. Kruse// Proc. 1st IEEE Int. Conf. Evolutionary Computation, IEEE, Piscataway, NJ, 1994. — P. 28−33.
- Kickert, W.J.M. Analysis of fuzzy logic controller / W.J.M Kickert, E.H. Mamdani// Fuzzy Sets and Systems, 1, 1978. pp. 2944.
- Koenig A.C. A study of mutation methods for evolutionary algorithms /A. C. Koenig// IEEE Transaction on Evolutionary Computation. Vol2, № 2, July, 2002. P. 67−72.
- Lee, CY. Evolutionary Algorithms with Adaptive Levy Mutations /CY. Lee, X. Yao// IEEE Proceedings of the 2001 Conference on Evolutionary Computation, Seoul, South Korea, Vol. 1, May 2001. P. 568−575.
- Lee M. Integrating design stages of fuzzy systems using genetic algorithms /M. Lee, H. Takagi// Proc. 2nd IEEE Int. Conf. Fuzzy Systems. IEEE, San Francisco, 1993. P. 612−617.
- Lobo, F.G. Decision making in a hybrid genetic algorithms /F.G. Lobo, D.E. Goldberg// Technical report 96 009, Illinois Genetic Algorithms Laboratory (IlliGAL), 1996.
- Mamdani, E. An experiment in linguistic synthesis with fuzzy logic controller /E. Mamdani, S. Assilian// Int. Journal of Man-Machine Studies 7,1975. P. 1−13.
- Mathias, K. E. Changing representation during search: a comparative study of delta coding /K.E. Mathias, L.D. Whitley// Evolutionary Computation, Vol. 2, No. 3, 1995. P. 249−278.
- Michalewicz, Z. Evolutionary Algorithms for Constrained Parameter Optimization Problems /Z. Michalewicz, M. Schoenauer// Evolutionary Computation, Vol. 4,-№ 1,-1996. P. 1−32.
- Michalewicz, Z. Genetic algorithms, numerical optimization, and constraints /Z. Michalewicz// Proc. of the 6th Int. Conf. on Genetic Algorithms, Jule 1995.- P. 151−158.
- Michalewicz, Z. Genocop II: A co-evolutionary algorithm for numerical optimization with nonlinear constraints /Z. Michalewicz, G. Nazhiyath.// Proc. of then 2nd IEEE Int. Conf. on Evolutionary Computation, New Jersey, 1995.- P. 647−651.
- Mori, N. Adaptation to a changing environment by means of the thermo dynamical genetic algorithms /N. Mori, H. Kita, Y. Nishikawa// Parallel Problem Solving from Nature, Berlin, 1996. P. 513−522.
- Nehab, D.F. Schemata Theory for the Real Coding and Arithmetical Operators /D.F. Nehab, M. Aurelio, C. Pacheco// SAC'04, March 14−17, 2004, Nicosia, Cyprus.
- Ng, K.C. Design of Sophisticated Fuzzy Logic Controllers Using Genetic Algorithms /K.C. Ng, Y. Li. // 3rd IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems. 1994.
- Ono, I. A real-coded genetic algorithm for function optimization using unimodal normal distribution crossover /1. Ono, S. Kobayashi. //Seventh International Conferenceon Genetic Algorithms. 1997. — P. 246−253.
- Pfluger, N. A defuzzification strategy for a fuzzy logic controller employing prohibitive information in command information /N. Pfluger, J. Yen, R. Langari. //IEEE Int. Conference on Fuzzy Systems. San Diego. — 1992.
- Pierreval, H. Distributed evolutionary algorithms for simulation optimization /H. Pierreval, J.L. Paris. //IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part A. — № 1. -2000. — P. 15−24.
- Pok, Y.M. Minimizing number of fuzzy rules using fuzzy cell and task decomposition /Y.M. Pok. //Fourth International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision. 1996. — P. 1284−1288.
- Rechenberg, R. Evolution strategies: Optimierung technischer Systeme nach Prinzipen der biologischen evolution /R. Rechenberg. //Frommann-Holzbogg, Stuttgart, 1973.
- Rodolphe, G. Le Riche A segregated genetic algorithm for constrained structural optimization /G. Le Riche Rodolphe, T.H. Raphael. //6th Int. Conf. of Genetic algorithms. San-Mateo. — 1995. — P. 558−565.
- Runkler, T.A. Defuzzification and ranking in the context of membership value semantics, rule modality, and measurement theory /T.A. Runkler, M.K. Glesner. //European Congress on Fuzzy and Intelligent Technology. -Aachen. 1994.
- Schaffer, J.D. Multi-objective optimization with vector evaluated genetic algorithms /J.D. Schaffer. //International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications. Pittsburg. — 1985. — P. 93−100.
- Siedlecki, W. Constrained genetic optimization via dynamic reward-penalty balancing and its use in pattern recognition /W. Siedlecki, J. Sklanski. //4th Int. Conf. of Genetic Algorithms. 1989. — P. 141−150.
- Smith, S.F. A learning system based on genetic adaptive algorithms /S.F. Smith// Ph.D. thesis, University of Pittsburgh, 1980.
- Srinivas, N. Multiobjective optimization using nondominated sorting in genetic algorithms / N. Srinivas, K. Ded. //Evolution Computation. № 3. — P. 221 248.
- Takagi, T. Fuzzy identification of system and its application to modeling and control /T. Takagi, M. Sugeno. //IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics.- 1985. -№ l.-P. 116−132.
- Thrift, P. Fuzzy logic synthesis with genetic algorithms /P. Thrift. //4th Int. Conf. Genetic Algorithms. 1991. — P. 509−513.
- Tsutsui, S. Forking GAs: GAs with space division schemes /S. Tsutsui, Y. Fujimoto, A. Ghosh. //Evolutionary Computation. № 5. — P. 61−80.
- Tsutsui, S. Forking genetic algorithm with blocking and shrinking modes /S. Tsutsui, Y. Fujimoto. //Fifth International Conference on Genetic Algorithms. 1993. — P. 206−213.
- Valente de Oliveira, J. Semantic constrains for membership function optimization / J. Valente de Oliveira. //IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics Part A. — 1999. — № 3. — P. 128−138.
- Vavak, F. Adaptive combusting in multiple burner boiler using a genetic algorithm with variable range of local search /F. Vavak, K. Jukes, T. Fogarty. //7th Int. Conf. on Genetic Algorithms. 1997. — P. 719−726.
- Wang, L. Fuzzy Systems universal approximators /L. Wang. //IEEE conf. on Fuzzy Systems. 1992. — P. 1163−1170.
- Wang, L. Stable adaptive fuzzy control of nonlinear systems /L.X. Wang. //IEEE Trans, on Fuzzy Systems. 1993. -№ 1. — P. 146−155.
- Wang, L.X. Generating fuzzy rules by learning from examples /L.X. Wang, J.M. Mendel // IEEE Trans, on Systems, Man and Cybernetics. 1992 — № 6 -P. 1414−1427.
- Greene, W.A. A non-linear schema theorem for genetic algorithms. /W.A. Greene. //Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2000. -P. 189−194.
- Xin Yao Global optimization by evolutionary algorithms /Xin Yao. //Second Aizu International Symposium. 1997. — P. 282−291.
- Yager, R.R. Essentials of fuzzy Modeling and control /R.R. Yager, D. Filev. -New York: Wiley, 1994.-p.
- Yager, R.R. On the issue of defuzzification and selection based on fuzzy set /R.R.Yager, D.P. Filev. //Fuzzy Set and Systems. 1993. -№ 55. — P. 251— 271.
- Yen, J Simplifying fuzzy rule-based models using orthonormal transformation methods /J. Yen, L. Wang //IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B: 1999. — № 1. — P. 13−24.
- Yuan, Y. A genetic algorithms for generating fuzzy classification rules /Y.Yuan, H. Zhuang. //Fuzzy Sets and Systems. 1994. — № 84. — P. 1−19.
- Zadeh, L.A. Outline of new approach to the analysis of complex systems and decision processes /L.A. Zadeh. //IEEE Trans, on Systems, Man and Cybernetics. 1973. -№ 3. — P. 28−55.
- Fisher, M Adaptive fuzzy model-based control /M. Fisher, O. Nelles, A. Fink // Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 1998. — № 3. -P. 22−28.
- Nelles, O. Comparison of two construction algorithms for takagi-sugeno fuzzy models /0. Nelles, A. Fink, R. Babushka, M. Setnes // 7-th European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing. -1999. P. 142−151.
- Bezdek, J.C. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. //Plenum Press. New York. — 1981.
- Nauck, D. Neuro-fiizzy systems, review and prospects /D. Nauck //Proc. Fifth European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing -1997. P. 1044−1053.
- Jang, J.S.R. ANFIS: Adaptive network based fuzzy inference systems /J.S.R. Jang //IEEE Trans, on Systems, Man and Cybernetics. 1993 — № 3 -P. 665−685.
- Wang, L. Extracting fuzzy rules for system modeling using a hybrid of genetic algorithms and Kalman filter /L. Wang, J. Yen //Fuzzy Set and Systems. -1993-№ 101 -P. 353−362.
- Wang, L. Application of statistical information criteria for optimal fuzzy model construction IL. Wang, J. Yen //IEEE Trans. On Fuzzy Systems. 1998 — № 6 -P. 362−371.
- Roubos, H Compact fuzzy models through complexity reduction and evolutionary optimization /H. Roubos, M. Setnes //Proc. 9th IEEE Conference on Fuzzy System. USA — SA. — 2000. — P. 7−10.