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Fuzzy system based on two-step cascade genetic optimization strategy for tobacco tar prediction

  • There are many challenges in accurately measuring cigarette tar constituents. These include the need for standardized smoke generation methods related to unstable mixtures. In this research were developed algorithms using fusion of artificial intelligence methods to predict tar concentration. Outputs of development are three fuzzy structures optimized with genetic algorithms resulting in genetic algorithm (GA)-FUZZY, GA-adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS), GA-GA-FUZZY algorithms. Proposed algorithms are used for the tar prediction in the cigarette production process. The results of prediction are compared with gas chromatograph (high-performance liquid chromatography (HPLC)) readings.

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Verfasserangaben:Muamer Kafadar, Zikrija Avdagic, Lejla Begic Fazlic
URN:urn:nbn:de:hbz:tr5-1396
DOI:https://doi.org/10.2991/ijcis.d.191122.001
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):International Journal of Computational Intelligence Systems
Verlag:Atlantis Press
Dokumentart:Wissenschaftlicher Artikel (Fachzeitschriften)
Sprache:Englisch
Datum des OPUS-Uploads:15.09.2022
Datum der Erstveröffentlichung:03.12.2019
Veröffentlichende Hochschule:Hochschule Trier
Datum der Freischaltung:15.09.2022
Freies Schlagwort / Tag:GA-ANFIS; GA-FUZZY; GA-GA-FUZZY; adaptive neuro fuzzy system; fuzzy logic; genetic algorithm; tar
GND-Schlagwort:Fuzzy-Logik; Neuro-Fuzzy-System; Genetischer Algorithmus; Zigarettenrauch; Teer
Jahrgang:12
Ausgabe / Heft:2
Seitenzahl:15
Erste Seite:1497
Letzte Seite:1511
Einrichtungen:FB Umweltplanung/-technik (UCB)
DDC-Klassifikation:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme
5 Naturwissenschaften und Mathematik / 54 Chemie
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY-NC - Namensnennung - Nicht kommerziell 4.0 International