Adaptive Network Approach to Parameter Estimation in Fuzzy Regression For Fuzzy Input

Year 2004, Volume: 3 Issue: 2, 13 - 21, 15.08.2004

Türkan Erbay Dalkılıç Ayşen Apaydın

Abstract

In regression analysis, the condition that the observations do not come from one single class for a data set and some observations belong to which present classes are not clear can be seen at the same time. In this work, an algorithm is proposed for estimation of the unknown parameters in regression model by adaptive network when the input is fuzzy.

Keywords

Adaptive Network, Fuzzy Regression, Parameter Estimation

Regresyon Analizinde Girdilerin Bulanık Olması Durumunda Uyarlamalı Ağ Yaklaşımı İle Parametre Tahmini

Abstract

Regresyon analizinde, bağımsız değişkene ait gözlem değerlerinin tek bir sınıftan gelmemesi ve bazı gözlemlerin hangi sınıfa ait olduğunun kesin olmaması başka bir değişle bulanık olması durumlarına aynı anda rastlanabilir. Böyle bir durumda bilinmeyen parametrelerinin tahmininde karmaşık problemlerin çözümünde etkin olan uyarlamalı ağlardan yararlanılabilir. Bu çalışmada, girdilerin bulanık olması durumunda regresyon modelinin bilinmeyen parametrelerinin tahmini için uyarlamalı ağı içeren bir algoritma önerilmiştir.

Keywords

Bulanık Regresyon, Parametre Tahmini, Uyarlamalı Ağ

References

• CHI-BIN C., LEE E. S. (2001), Switching Regression Analaysis by Fuzzy Adaptive Network, Europen Journal of Operational Research, 128. 647-663.
• CHI-BIN C., LEE E. S. (1999). Applying Fuzzy Adaptive Network to Fuzzy Regression Analysis, An International Journal Computers & Mathematics With Applications. 38. 123-140.
• HISAO I., HIDEO T. (1993) An Architecture of Neural Networks with Interval Weights and its Application to Fuzzy Regression Analysis, Fuzzy Sets and Systems. 57. 27-39.
• HISAO I, MANABU N. (2001), Fuzzy Regression Usin Asymmetric Fuzzy Coefficients and Fuzzied Neural Networks, Fuzzy Sets and Systems. 119. 273-290.
• HISAO I, TANAKA H. (1992), Fuzzy Regression Analaysis Using Neural Networks, Fuzzy Sets and Systems. 50. 257-265.
• HORIA F., COSTEL S. (1996), A New Fuzzy Regression Algorithm, Anal. Chem. 68. 771-778.
• JAMES P.D., DONALT W. (2000), Fuzzy Regression by Fuzzy Number Neural Networks, Fuzzy Sets and Systems. 112. 371-380.
• JYH-SHING ROGER JANG (1993), ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System, IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics. 23. No:3. 665-685.
• LUNG-FEI L., ROBERT H.P. (1984), Switching Regression Models With Imperfect Sample Separation Information-With an Application on Cartel Stability, Econometrica. 52. 391-418.
• MICHEL M. (2001), Fuzzy Clustering and Switching Regression Models Using Ambiguity and Distance Rejects, Fuzzy Sets and Systems. 122. 363-399.
• RICHARD E.Q. (1972), A New Approach to Estimating Switching Regressions, Journal of the American Statistical Association. 67. No:338. 306-310.