Título inglés |
Multi-stage genetic fuzzy systems based on the iterative rule learning approach. |
Título español |
Sistemas genéticos difusos de etapas múltiples basados en el método de aprendizaje iterativo de reglas. |
Autor/es |
González, Antonio ; Herrera, Francisco |
Organización |
Esc. Téc. Super. Ing. Inform. Granada, Granada, España |
Revista |
1134-5632 |
Publicación |
1997, 4 (3): 233-249, 42 Ref. |
Tipo de documento |
articulo |
Idioma |
Inglés |
Resumen inglés |
Genetic algorithms (GAs) represent a class of adaptive search techniques inspired by natural evolution mechanisms. The search properties of GAs make them suitable to be used in machine learning processes and for developing fuzzy systems, the so-called genetic fuzzy systems (GFSs). In this contribution, we discuss genetics-based machine learning processes presenting the iterative rule learning approach, and a special kind of GFS, a multi-stage GFS based on the iterative rule learning approach, by learning from examples. |
Clasificación UNESCO |
120304 ; 120702 |
Palabras clave español |
Algoritmos genéticos ; Lógica difusa ; Inteligencia artificial ; Controladores difusos ; Teoría del aprendizaje ; Métodos iterativos ; Etapas ; Sistemas expertos |
Código Z-Math |
Zbl 0893.68121 |
Acceso al artículo completo |