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.
Verfasserangaben: | Muamer Kafadar, Zikrija Avdagic, Lejla Begic Fazlic |
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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): | Creative Commons - CC BY-NC - Namensnennung - Nicht kommerziell 4.0 International |