論文の概要: Comparative of Genetic Fuzzy regression techniques for aeroacoustic phenomenons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23746v1
• Date: Thu, 29 May 2025 17:59:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:08.077062
• Title: Comparative of Genetic Fuzzy regression techniques for aeroacoustic phenomenons
• Title（参考訳）: 空気音響現象に対する遺伝的ファジィ回帰法の比較
• Authors: Hugo Henry, Kelly Cohen,
• Abstract要約: 本研究では, 遺伝的ファジィシステム (GFS) を用いて, 翼から発生する自己雑音をモデル化する。 公開されているエアフォイル・セルフノイズデータセットを用いて、様々なファジィ回帰戦略を探索、比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study investigates the application of Genetic Fuzzy Systems (GFS) to model the self-noise generated by airfoils, a key issue in aeroaccoustics with significant implications for aerospace, automotive and drone applications. Using the publicly available Airfoil Self Noise dataset, various Fuzzy regression strategies are explored and compared. The paper evaluates a brute force Takagi Sugeno Kang (TSK) fuzzy system with high rule density, a cascading Geneti Fuzzy Tree (GFT) architecture and a novel clustered approach based on Fuzzy C-means (FCM) to reduce the model's complexity. This highlights the viability of clustering assisted fuzzy inference as an effective regression tool for complex aero accoustic phenomena. Keywords : Fuzzy logic, Regression, Cascading systems, Clustering and AI.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 航空機, 自動車, ドローンの用途において, 航空音響学における重要な課題である, 翼による自己雑音をモデル化するための遺伝的ファジィシステム (GFS) の適用について検討する。 公開されているエアフォイル・セルフノイズデータセットを用いて、様々なファジィ回帰戦略を探索、比較する。 本稿では, 高規則密度の高木スゲノカン(TSK)ファジィシステム, カスケードジェネティファジィツリー(GFT)アーキテクチャ, およびファジィC平均(FCM)に基づく新しいクラスタ化アプローチを評価し, モデルの複雑さを低減した。 これは、複雑なエアロ音響現象に対する効果的な回帰ツールとして、クラスタリング支援ファジィ推論が実現可能であることを強調する。 キーワード:ファジィロジック、回帰、カスケーディングシステム、クラスタリング、AI。

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