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Fuzzy Logic Augmentation of Neural and Optimization Algorithms: Theoretical Aspects and Real Applications

Kataloginformation Katalogdatensatz500272508 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	eng
ISBN	978-3-319-71007-5
Name	Castillo, Oscar ¬[HerausgeberIn]¬
Name	Melin, Patricia ¬[HerausgeberIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE	Melin, Patricia ¬[HerausgeberIn]¬
Name	Kacprzyk, Janusz ¬[HerausgeberIn]¬
T I T E L	Fuzzy Logic Augmentation of Neural and Optimization Algorithms: Theoretical Aspects and Real Applications
Verlagsort	Cham
Verlag	Springer
Erscheinungsjahr	2018
Erscheinungsjahr	2018
Umfang	Online-Ressource (XI, 546 p. 239 illus., 173 illus. in color, online resource)
Reihe	Studies in Computational Intelligence ; 749
Titelhinweis	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-319-71007-5
Titelhinweis	Printed editionISBN: 978-3-319-71007-5
ISBN	ISBN 978-3-319-71008-2
Klassifikation	COM004000
	UYQ
	TEC009000
	006.3
	Q342
Kurzbeschreibung	This book comprises papers on diverse aspects of fuzzy logic, neural networks, and nature-inspired optimization meta-heuristics and their application in various areas such as intelligent control and robotics, pattern recognition, medical diagnosis, time series prediction and optimization of complex problems. The book is organized into seven main parts, each with a collection of papers on a similar subject. The first part presents new concepts and algorithms based on type-2 fuzzy logic for dynamic parameter adaptation in meta-heuristics. The second part discusses network theory and applications, and includes papers describing applications of neural networks in diverse areas, such as time series prediction and pattern recognition. The third part addresses the theory and practice of meta-heuristics in different areas of application, while the fourth part describes diverse fuzzy logic applications in the control area, which can be considered as intelligent controllers. The next two parts explore applications in areas, such as time series prediction, and pattern recognition and new optimization and evolutionary algorithms and their applications respectively. Lastly, the seventh part addresses the design and application of different hybrid intelligent systems
2. Kurzbeschreibung	Part I: Type-2 Fuzzy Logic in Metaheuristics -- A comparative study of dynamic adaptation of parameters in the GWO algorithm using type-1 and interval type-2 fuzzy logic -- Ensemble Neural Network optimization using a gravitational search algorithm with Interval Type-1 and Type-2 fuzzy parameter adaptation in pattern recognition applications -- Improved method based on type-2 fuzzy logic for the adaptive harmony search algorithm -- Comparison of bio-inspired methods with parameter adaptation through interval type-2 fuzzy logic -- Differential Evolution algorithm with Interval type-2 fuzzy logic for the optimization of the mutation parameter -- Part II: Neural Networks Theory and Applications -- Person recognition with modular deep neural network using the iris biometric measure -- Neuro-evolutionary Neural Network for the Estimation of Melting Point of Ionic Liquids -- A proposal to classify ways of walking patterns using spik-ing neural networks -- Partially-connected Artificial Neural Networks developed by Grammatical Evolution for pattern recognition problems -- Part III: Metaheuristics: Theory and Applications -- Bio-inspired Metaheuristics for Hyper-parameter Tuning of Support Vector Machine Classifiers
SWB-Titel-Idn	499970489
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-71008-2
Internetseite / Link	Volltext

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