2010
DOI: 10.1016/j.fss.2010.08.004
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Qualitative modeling of dynamical systems employing continuous-time recurrent fuzzy systems

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
3
1
1

Citation Types

0
6
0
1

Year Published

2012
2012
2015
2015

Publication Types

Select...
5
1

Relationship

0
6

Authors

Journals

citations
Cited by 13 publications
(7 citation statements)
references
References 35 publications
0
6
0
1
Order By: Relevance
“…Liegt qualitatives Wissen vor, so lässt sich die Dynamik mithilfe rekurrenter Fuzzy-Systeme beschreiben. Diese erlauben es, die Dynamik von Systemen wissensbasiert zu modellieren [2,3,71,120,198], was es ermöglicht, rekurrente Fuzzy-Systeme auch zur Fehlererkennung und -isolation einzusetzen [198,199]. Dies ist insbesondere dann sinnvoll, wenn eine analytische Beschreibung des Modellverhaltens nicht oder nur mit sehr großem Aufwand möglich ist, Expertenwissenüber das qualitative Verhalten des Systems jedoch vorhanden ist.…”
Section: Modellbasierte Fehlerdiagnoseunclassified
“…Liegt qualitatives Wissen vor, so lässt sich die Dynamik mithilfe rekurrenter Fuzzy-Systeme beschreiben. Diese erlauben es, die Dynamik von Systemen wissensbasiert zu modellieren [2,3,71,120,198], was es ermöglicht, rekurrente Fuzzy-Systeme auch zur Fehlererkennung und -isolation einzusetzen [198,199]. Dies ist insbesondere dann sinnvoll, wenn eine analytische Beschreibung des Modellverhaltens nicht oder nur mit sehr großem Aufwand möglich ist, Expertenwissenüber das qualitative Verhalten des Systems jedoch vorhanden ist.…”
Section: Modellbasierte Fehlerdiagnoseunclassified
“…This is especially suitable in application areas of DTRFS such as pattern recognition [27] or fault isolation [40], for which only the rule base identification is required, since the core positions are known a priori. The second possibility is the use of structure optimization algorithms for DTRFS without FBC as introduced in [3] which yields an initial partitioning based on given data sets. Then, both the number and initial values of the core positions are determined.…”
Section: Remark 1 Note Thatmentioning
confidence: 99%
“…In general, the parameter optimization problem is nonconvex and multimodal. In [3] a gradient-based algorithm for continuous-time RFS (CTRFS) is developed. Basically, the parameter optimization of DTRFS is similar to the case of CTRFS.…”
Section: Optimization Of the Parametersmentioning
confidence: 99%
See 2 more Smart Citations