A method of automatically generating a multi-variable fuzzy inference
system using a Fourier series expansion. Sample sets are decomposed into a
cluster of sample sets associated with given input variables. Fuzzy rules
and membership functions are computed individually for each variable by
solving a single input multiple outputs fuzzy system extracted from the
set cluster. The resulting fuzzy rules and membership functions are
composed and integrated back into the fuzzy system appropriate for the
original sample set with a minimal computational cost. In addition, an
overall system error can be related to errors at each stage of
decomposition and composition, enabling error bounds or accuracy
thresholds for each stage to be specified and ensuring the final precision
of the resulting fuzzy system on the original sample set.
Une méthode de produire automatiquement d'un système brouillé multivariable d'inférence en utilisant une expansion de série de Fourier. Des ensembles témoin sont décomposés en faisceau des ensembles témoin liés aux variables indiquées d'entrée. Des règles et les fonctions brouillées d'adhésion sont calculées individuellement pour chacun variable en résolvant un système brouillé d'entrée de sorties simples de multiple extrait à partir du faisceau d'ensemble. Les règles et les fonctions brouillées résultantes d'adhésion se composent et sont intégrées de nouveau dans le système brouillé approprié pour l'échantillon original réglé avec un coût informatique minimal. Dans l'addition, une erreur système globale peut être liée aux erreurs à chaque étape de décomposition et de composition, permettant à des limites d'erreur ou à des seuils d'exactitude pour que chaque étape soit indiqué et assurant la précision finale du système brouillé résultant sur l'ensemble témoin original.
