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Prior knowledge in evolutionary fuzzy recurrent controllers design

Apolloni, Javier et al · SEDICI UNLP · 2005

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Riepilogo

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A fuzzy controller is usually designed by formulating the knowledge of a human expert into a set of linguistic variables and fuzzy rules. As it is well known, the use of prior knowledge can dramatically improve the performance and quality of the fuzzy system design process. In previous works we have introduced the RFV model, a representation for recurrent fuzzy controllers based on Voronoi diagrams that can represent fuzzy systems with synergistic rules, ful lling the completeness property and providing a simple way to introduce prior knowledge. In this work we present our current approach in the study of the inclusion of prior knowledge in the context of the RFV model. Eje: Inteligencia artificial Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)

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Apolloni, J. E. A. (2005). Prior knowledge in evolutionary fuzzy recurrent controllers design. SEDICI UNLP. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21160

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Apolloni, Javier et al. Prior knowledge in evolutionary fuzzy recurrent controllers design. SEDICI UNLP, 2005. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21160.

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Apolloni, Javier et al. 2005. Prior knowledge in evolutionary fuzzy recurrent controllers design. SEDICI UNLP. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21160.

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Apolloni, J. E. A. 2005, Prior knowledge in evolutionary fuzzy recurrent controllers design, SEDICI UNLP, available at: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21160 [Accessed 8 Aug. 2026].

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Titolo
Prior knowledge in evolutionary fuzzy recurrent controllers design
Autore / collaboratori
Apolloni, Javier et al
Editore
SEDICI UNLP
Anno di pubblicazione
2005
Lingua
Inglés

Soggetti

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