A New Hybrid Model Based On Neuro Fuzzy Network Soft Switching Mechanism For System Identification

Authors : Selçuk METE, Hasan ZORLU, Şaban ÖZER

Pages : 1-8

Doi:10.17671/gazibtd.459399

View : 65 | Download : 17

Publication Date : 2019-01-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmanın amacı sistem kimliklendirme alanında yeni bir karma model geliştirmektir. Önerilen karma model uyarlanabilen bir Hammerstein model, bir Wiener model ve esnek anahtarlama mekanizmasına dayanan bulanık sinir ağını içermektedir. Karma modeldeki esnek anahtarlama mekanizması Hammerstein ve Wiener model çıkışlarının en iyi sonuçlarını seçerek blok model başarısını arttırmaktadır. Literatürde, sistem kimliklendirmede uygulanan bulanık sinir ağı temelli Hammerstein ya da Wiener modellerle ilgili birçok çalışma vardır. Önerilen modelde, bulanık sinir ağıyla birlikte Hammerstein ve Wiener modelleri literatürden farklı olarak bir arada kullanılmıştır. Simülasyon çalışmalarında, farklı tipteki beş sistem tekrarlayan en küçük kare ile optimize edilmiş olan farklı modeller (Hammerstein, Wiener ve önerilen model) ile kimliklendirilmiştir. Daha sonra bu modellerin performansları karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışmaları önerilen modelin etkinliğini ve sağlamlığını ortaya koymaktadır.
Keywords : Bulanık sinir ağı, karma zeki sistemler, optimizasyon, esnek anahtarlama, sistem kimliklendirme

ORIGINAL ARTICLE URL