Show simple item record

Neural-Fuzzy Systems

dc.contributor.advisorZbořil, Františekcs
dc.contributor.authorDalecký, Štěpáncs
dc.date.accessioned2019-05-17T07:16:47Z
dc.date.available2019-05-17T07:16:47Z
dc.date.created2014cs
dc.identifier.citationDALECKÝ, Š. Neuro-fuzzy systémy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2014.cs
dc.identifier.other79892cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/53309
dc.description.abstractDiplomová práce se zabývá teorií umělých neuronových sítí, následně jsou popsány fuzzy množiny a vysvětlena fuzzy logika. Na základě neuronových sítí, fuzzy množin a fuzzy logiky je navržen hybridní neuro-fuzzy systém vycházející ze systému ANFIS. Funkčnost zmíněných systémů byla ověřena na úloze řízení inverzního kyvadla. Pro řízení byly navrženy tři regulátory - první na bázi neuronových sítí, druhý fuzzy regulátor a třetí založený na systému ANFIS. Cílem práce je popsané systémy, na základě kterých byly navrženy regulátory, porovnat a zhodnotit přínos hybridního neuro-fuzzy systému ANFIS oproti přístupu založenému na samostatných teoriích. V závěru práce jsou popsány experimenty s navrženými systémy a zhodnoceny dosažené výsledky.cs
dc.description.abstractThe thesis deals with artificial neural networks theory. Subsequently, fuzzy sets are being described and fuzzy logic is explained. The hybrid neuro-fuzzy system stemming from ANFIS system is designed on the basis of artificial neural networks, fuzzy sets and fuzzy logic. The upper-mentioned systems' functionality has been demonstrated on an inverted pendulum controlling problem. The three controllers have been designed for the controlling needs - the first one is on the basis of artificial neural networks, the second is a fuzzy one, and the third is based on ANFIS system.  The thesis is aimed at comparing the described systems, which the controllers have been designed on the basis of, and evaluating the hybrid neuro-fuzzy system ANFIS contribution in comparison with particular theory solutions. Finally, some experiments with the systems are demonstrated and findings are assessed.en
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectUmělé neuronové sítěcs
dc.subjectperceptroncs
dc.subjectbackpropagationcs
dc.subjectfuzzy množinycs
dc.subjectfuzzy logikacs
dc.subjectSugeno fuzzy modelcs
dc.subjectneuro-fuzzycs
dc.subjectANFIScs
dc.subjectřízenícs
dc.subjectinverzní řízenícs
dc.subjectinverzní kyvadlocs
dc.subjectspojitá simulace.cs
dc.subjectArtificial neural networksen
dc.subjectperceptronen
dc.subjectbackpropagationen
dc.subjectfuzzy setsen
dc.subjectfuzzy logicen
dc.subjectSugeno fuzzy modelen
dc.subjectneuro-fuzzyen
dc.subjectANFISen
dc.subjectcontrollen
dc.subjectinverse learningen
dc.subjectinverse pendulumen
dc.subjectcontinuous simulation.en
dc.titleNeuro-fuzzy systémycs
dc.title.alternativeNeural-Fuzzy Systemsen
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2014-06-20cs
dcterms.modified2014-07-17-13:55:37cs
thesis.disciplineInteligentní systémycs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémůcs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
sync.item.dbid79892en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2019.06.21 08:41:32en
sync.item.modts2019.05.18 20:23:34en
dc.contributor.refereeSamek, Jancs
dc.description.markAcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record