Epidemiological time series data ar

Epidemiological time series data are modeled efficiently by the proposed NFGF.
The key success of the NFGF comes from the recurrent nodes and the GA optimizer applied to the fuzzy rule structure. While addition of recurrent nodes increases number of modifiable parameters then GA mitigate this computational burden by reducing fuzzy rules.
The harmonious combination of GA and the recurrent node extension brings an optimal fusion of soft computing techniques that is able to cope with non-linear and temporal relations in epidemiological time series.
Results of experiments in time series modeling shows superior performance and flexibility of NFGF compared to ANFIS and FFNN.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีจำลองข้อมูลอนุกรมเวลาความมีประสิทธิภาพ โดย NFGF เสนอ ความสำเร็จสำคัญของ NFGF มาจากโหนเกิดซ้ำและเพิ่มประสิทธิภาพของ GA ที่ใช้โครงสร้างกฎชัดเจน ขณะเพิ่มโหนที่เกิดซ้ำเพิ่มจำนวนสามารถปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์ แล้ว GA บรรเทาภาระนี้คำนวณ โดยการลดกฎเอิบ ผสมกลมกลืนของ GA และขยายโหนเกิดซ้ำนำการฟิวชั่นสุดนุ่มเทคนิคคอมพิวเตอร์ที่สามารถรับมือกับความสัมพันธ์ชั่วคราว และไม่เชิงเส้นในเวลาความ ผลการทดลองในเวลาชุดโมเดลแสดงประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นของ NFGF เมื่อเทียบกับ ANFIS FFNN

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลอนุกรมเวลาระบาดวิทยาได้รับการสร้างแบบจำลองอย่างมีประสิทธิภาพโดย NFGF เสนอ.
ความสำเร็จที่สำคัญของ NFGF มาจากต่อมน้ำเกิดขึ้นอีกและเพิ่มประสิทธิภาพ GA นำไปใช้กับโครงสร้างการปกครองเลือน ในขณะที่การเพิ่มขึ้นของโหนดกำเริบเพิ่มจำนวนของพารามิเตอร์แก้ไขแล้ว GA ลดภาระการคำนวณนี้โดยการลดกฎเลือน.
ผสมกลมกลืนของ GA และการขยายโหนดกำเริบนำฟิวชั่นที่ดีที่สุดของเทคนิคคอมพิวเตอร์ซอฟท์ที่มีความสามารถในการรับมือกับความไม่เป็นเชิงเส้นและเวลา ความสัมพันธ์ในอนุกรมเวลาระบาดวิทยา.
ผลของการทดลองในระยะเวลาการสร้างแบบจำลองชุดแสดงให้เห็นประสิทธิภาพที่เหนือกว่าและความยืดหยุ่นของ NFGF เมื่อเทียบกับ ANFIS และ FFNN

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระบาดวิทยาเป็นข้อมูลอนุกรมเวลาแบบ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเสนอ nfgf .
ความสำเร็จของ nfgf มาจากจุดดำเนินการและเกมเพิ่มประสิทธิภาพการประยุกต์โครงสร้างกฎฟัซซี ในขณะที่เพิ่มโหนดดำเนินการเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์ที่คำนวณแล้วกา ลดภาระนี้โดยการลดกฎฟัซซี
ความสามัคคีและการรวมกันของกาดำเนินการขยายโหนดมาฟิวชั่นที่ดีที่สุดของซอฟท์คอมพิวเตอร์เทคนิคที่สามารถรับมือกับความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นและชั่วคราวในเวลาและชุด
ผลการทดลองในแบบจำลองอนุกรมเวลา แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าและความยืดหยุ่นของ nfgf เปรียบเทียบและ anfis ffnn .