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06-06-2020 | Foundations | Issue 15/2020

Soft Computing 15/2020

A parametric recurrent neural network scheme for solving a class of fuzzy regression models with some real-world applications

Journal:
Soft Computing > Issue 15/2020
Authors:
Delara Karbasi, Alireza Nazemi, Mohammadreza Rabiei
Important notes
Communicated by A. Di Nola.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

In this paper, a hybrid scheme based on recurrent neural networks for approximate fuzzy coefficients (parameters) of fuzzy linear and polynomial regression models with fuzzy output and crisp inputs is presented. Here, a neural network is first constructed based on some concepts of convex optimization and stability theory. The suggested neural network model guarantees to find the approximate parameters of the fuzzy regression problem. The existence and convergence of the trajectories of the neural network are studied. The Lyapunov stability for the neural network is also shown. Some illustrative examples provide a further demonstration of the effectiveness of the method.

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