Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/40292 
Erscheinungsjahr: 
1999
Schriftenreihe/Nr.: 
Research Notes No. 99-3
Verlag: 
Deutsche Bank Research, Frankfurt a. M.
Zusammenfassung: 
The integration of fuzzy logic systems and neural networks in data driven nonlinear modeling applications has generally been limited to functions based upon the multiplicative fuzzy implication rule for theoretical and computational reasons. We derive a universal approximation result for the minimum fuzzy implication rule as well as a differentiable substitute function that allows fast optimization and function approximation with neuro-fuzzy networks.
Schlagwörter: 
Fuzzy Logic
Neural Networks
Nonlinear Modeling
Optimization
JEL: 
C0
C2
C4
C6
Dokumentart: 
Working Paper
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