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Erschienen in:
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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Merging Strategy for Local Model Networks Based on the Lolimot Algorithm

verfasst von : Torsten Fischer, Oliver Nelles

Erschienen in: Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2014

Verlag: Springer International Publishing

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In this paper an extension of the established training algorithm for nonlinear system identification called

Lolimot

is presented [9]. It is a heuristic tree-construction method that trains a local linear neuro-fuzzy network. Due to its very simple partitioning strategy,

Lolimot

is a fast and robust modeling approach, but has a limited flexibility. Therefore a new merging approach for regression tasks is presented, that can rearrange the local model structure in the input space, without harming the global model complexity.

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Metadaten
Titel
Merging Strategy for Local Model Networks Based on the Lolimot Algorithm
verfasst von
Torsten Fischer
Oliver Nelles
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
Buch
Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2014

Print ISBN: 978-3-319-11178-0

Electronic ISBN: 978-3-319-11179-7

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-11179-7_20