Resumen

Primero proponemos un Algoritmo de Búsqueda Espacial Paralela (PSSA) y luego introducimos un diseño de Redes Neuronales de Función de Base Radial Difusa Polinómica (PFRBFNN) basado en el Método de Agrupación Difusa No Simétrica (NSFCM) y el PSSA. El PSSA es un algoritmo de optimización paralelo realizado mediante la estrategia de Competencia Justa Jerárquica. NSFCM es esencialmente un método de clustering difuso mejorado, y se ha demostrado su buen rendimiento en el diseño de Redes Neuronales de Función de Base Radial (RBFNN) "convencionales". En el diseño de PFRBFNN, NSFCM se utiliza para diseñar la parte de premisas de PFRBFNN, mientras que la parte de consecuencias se realiza mediante el método de mínimos cuadrados ponderados (WLS). Además, se utiliza el método HFC-PSSA para optimizar la red neuronal propuesta. Los resultados experimentales demuestran que la red neuronal propuesta ofrece un mejor rendimiento en comparación con algunos modelos neurofuzzy existentes en la literatura.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:pssa, nsfcm, pfrbfnn, diseño, red neuronal, estrategia de competencia leal jerárquica, método de agrupación difusa no simétrica, algoritmo de búsqueda espacial paralela, redes neuronales de función de base radial difusa polinómica, redes neuronales de función de base radial
• Keywords:pssa, nsfcm, pfrbfnn, design, neural network, hierarchical fair competition strategy, nonsymmetric fuzzy clustering method, parallel space search algorithm, polynomial fuzzy radial basis function neural networks, radial basis function neural networks