Supervised pseudo self-evolving cerebellar algorithm for generating fuzzy membership functions
The proper generation of fuzzy membership function is of fundamental importance in fuzzy applications. The effectiveness of the membership functions in pattern classifications can be objectively measured in terms of interpretability and classification accuracy in the conformity of the decision bound...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Ang, K. K., Quek, Chai |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2013
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/96048 http://hdl.handle.net/10220/11135 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Type-2 fuzzy elliptic membership functions for modeling uncertainty
بواسطة: Kayacan, Erdal, وآخرون
منشور في: (2020) -
Traffic prediction using a Generic Self-Evolving Takagi-Sugeno-Kang (GSETSK) fuzzy neural network
بواسطة: Nguyen, Ngoc Nam, وآخرون
منشور في: (2013) -
Structural evolving appetitive reward-based pseudo-outer-product fuzzy neural network SE-ARPOP-CRI(S)
بواسطة: Do, The Anh
منشور في: (2012) -
Self-evolving neural fuzzy system with application in portfolio management
بواسطة: Yap, Jia Le
منشور في: (2023) -
Self evolving Takagi-Sugeno-Kang fuzzy neural network.
بواسطة: Nguyen Ngoc Nam
منشور في: (2012)