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Adaptive Network-based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) optimization based on Particle Swarm Optimization (PSO) / Abdellah Djoudi
Titre : Adaptive Network-based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) optimization based on Particle Swarm Optimization (PSO) Type de document : texte imprimé Auteurs : Abdellah Djoudi, Auteur ; Sebti, Rabah, Auteur ; Mohamed Abderraouf Ferradji, Directeur de thèse Année de publication : 2022 Importance : 1 vol (48 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Neuronal network (NN) Index. décimale : 004 Informatique Résumé :
Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) is a kind of artificial neural networks that is used to find the relationships between input and output parameters in different domains. but, the optimization of ANFIS parameters represents an important problem that has been recently addressed by researchers.
In this work, we try to optimize the parameters of Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) using an optimization method which is called Particle Swarm Optimization (PSO). The new model is named as ANFIS-PSO. PSO is a metaheuristic algorithm that is based on the swarm intelligence concept (such as the flocking of birds) for solving complex optimization problems.
The experimental results showed a significant improvement by applying the hybrid model (ANFIS-PSO), which shows and confirms the accuracy of the composite model and its ability to improve performance in search of more accurate resultsCôte titre : MAI/0581 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1XPxFMkKMzacZHEf9u9o0ntH7yfM46T3v/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Adaptive Network-based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) optimization based on Particle Swarm Optimization (PSO) [texte imprimé] / Abdellah Djoudi, Auteur ; Sebti, Rabah, Auteur ; Mohamed Abderraouf Ferradji, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (48 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Neuronal network (NN) Index. décimale : 004 Informatique Résumé :
Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) is a kind of artificial neural networks that is used to find the relationships between input and output parameters in different domains. but, the optimization of ANFIS parameters represents an important problem that has been recently addressed by researchers.
In this work, we try to optimize the parameters of Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) using an optimization method which is called Particle Swarm Optimization (PSO). The new model is named as ANFIS-PSO. PSO is a metaheuristic algorithm that is based on the swarm intelligence concept (such as the flocking of birds) for solving complex optimization problems.
The experimental results showed a significant improvement by applying the hybrid model (ANFIS-PSO), which shows and confirms the accuracy of the composite model and its ability to improve performance in search of more accurate resultsCôte titre : MAI/0581 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1XPxFMkKMzacZHEf9u9o0ntH7yfM46T3v/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0581 MAI/0581 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
DisponibleComparative study of population-based metaheuristic algorithms for Adaptive Networkbased on Inference System parameters optimization / Mennad Saidi
Titre : Comparative study of population-based metaheuristic algorithms for Adaptive Networkbased on Inference System parameters optimization Type de document : texte imprimé Auteurs : Mennad Saidi ; Akrem Chelghoum ; Mohamed Abderraouf Ferradji Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (44 f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : ANFIS : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
PSO : Particle Swarm Optimization
GWO : Grey Wolf Optimizer
DE : Differential Evolution
GA : Genetic Algorithm
ANN : artificial neural network
FLS : Fuzzy Logic Systems
RMSE : Root Mean Square ErrorIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : In this work we present a study on neural network, fuzzy logic system and ANFIS
and we try to improve the parameters of ANFIS adaptive fuzzy inference system
using a metaheuristic algorithms ( PSO GWO DE ) , Where PSO that is based
on the swarm intelligence concept (such as the flocking of birds) and GWO The
algorithm mimics the leadership hierarchy and hunting mechanism of grey wolves
in nature, where four types of grey wolves such as alpha, beta, delta, and omega are
employed for simulating the leadership hierarchy, and DE that iteratively tries to
improve a candidate solution with regard to a given measure of quality, for solving
complex optimization problems and GA which are inspired by natural selection by
simulating biological processes such as mutation, crossing over, and selection are
frequently used to produce excellent solutions for optimization and research problems,
Where the results showed a significant convergence between these algorithms = Dans ce travail, nous présentons une étude sur le réseau de neurones, le système
de logique floue et ANFIS et nous essayons d’améliorer les paramètres du système
d’inférence floue adaptative ANFIS en utilisant un algorithme métaheuristique
(PSO GWO DE), o`u PSO qui est bas´e sur le concept d’intelligence en essaim ( tels
que le troupeau d’oiseaux) et GWO L’algorithme imite la hiérarchie de leadership
et le mécanisme de chasse des loups gris dans la nature, o`u quatre types de loups
gris tels que alpha, bêta, delta et oméga sont utilisés pour simuler la hiérarchie
de leadership, et DE qui essaie de maniére itérative d’améliorer une solution candidate
par rapport `a une mesure de qualité donnée, pour résoudre des problèmes
d’optimisation complexes et GA qui s’inspirent de la sélection naturelle en simulant
des processus biologiques tels que la mutation, le croisement et la sélection
sont fréquemment utilisés pour produire d’excellentes solutions pour des problèmes
d’optimisation et de recherche, o`u les résultats ont montré une convergence significative
entre ces algorithmes
Côte titre : MAI/0768 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1wnGZVG78kMiS1tM1IO8yg1zE5kA68cbs/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Comparative study of population-based metaheuristic algorithms for Adaptive Networkbased on Inference System parameters optimization [texte imprimé] / Mennad Saidi ; Akrem Chelghoum ; Mohamed Abderraouf Ferradji . - [S.l.] : Setif:UFA, 2023 . - 1 vol (44 f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : ANFIS : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
PSO : Particle Swarm Optimization
GWO : Grey Wolf Optimizer
DE : Differential Evolution
GA : Genetic Algorithm
ANN : artificial neural network
FLS : Fuzzy Logic Systems
RMSE : Root Mean Square ErrorIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : In this work we present a study on neural network, fuzzy logic system and ANFIS
and we try to improve the parameters of ANFIS adaptive fuzzy inference system
using a metaheuristic algorithms ( PSO GWO DE ) , Where PSO that is based
on the swarm intelligence concept (such as the flocking of birds) and GWO The
algorithm mimics the leadership hierarchy and hunting mechanism of grey wolves
in nature, where four types of grey wolves such as alpha, beta, delta, and omega are
employed for simulating the leadership hierarchy, and DE that iteratively tries to
improve a candidate solution with regard to a given measure of quality, for solving
complex optimization problems and GA which are inspired by natural selection by
simulating biological processes such as mutation, crossing over, and selection are
frequently used to produce excellent solutions for optimization and research problems,
Where the results showed a significant convergence between these algorithms = Dans ce travail, nous présentons une étude sur le réseau de neurones, le système
de logique floue et ANFIS et nous essayons d’améliorer les paramètres du système
d’inférence floue adaptative ANFIS en utilisant un algorithme métaheuristique
(PSO GWO DE), o`u PSO qui est bas´e sur le concept d’intelligence en essaim ( tels
que le troupeau d’oiseaux) et GWO L’algorithme imite la hiérarchie de leadership
et le mécanisme de chasse des loups gris dans la nature, o`u quatre types de loups
gris tels que alpha, bêta, delta et oméga sont utilisés pour simuler la hiérarchie
de leadership, et DE qui essaie de maniére itérative d’améliorer une solution candidate
par rapport `a une mesure de qualité donnée, pour résoudre des problèmes
d’optimisation complexes et GA qui s’inspirent de la sélection naturelle en simulant
des processus biologiques tels que la mutation, le croisement et la sélection
sont fréquemment utilisés pour produire d’excellentes solutions pour des problèmes
d’optimisation et de recherche, o`u les résultats ont montré une convergence significative
entre ces algorithmes
Côte titre : MAI/0768 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1wnGZVG78kMiS1tM1IO8yg1zE5kA68cbs/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0768 MAI/0768 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible