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Produktbild: Accuracy Improvements in Linguistic Fuzzy Modeling
Band 129 - 12%

Accuracy Improvements in Linguistic Fuzzy Modeling

Aus der Reihe Studies in Fuzziness and Soft Computing
12% sparen

144,99 € UVP 164,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

04.06.2003

Abbildungen

XII, 385 p. 64 illus.

Herausgeber

Jorge Casillas + weitere

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

385

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,6 cm

Gewicht

764 g

Auflage

2003

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-02933-5

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Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

04.06.2003

Abbildungen

XII, 385 p. 64 illus.

Herausgeber

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

385

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,6 cm

Gewicht

764 g

Auflage

2003

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-02933-5

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Produktbild: Accuracy Improvements in Linguistic Fuzzy Modeling
  • Overview.- Accuracy Improvements to Find the Balance Interpretability-Accuracy in Linguistic Fuzzy Modeling: An Overview.- Accuracy Improvements Constrained by Interpretability Criteria.- COR Methodology: A Simple Way to Obtain Linguistic Fuzzy Models with Good Interpretability and Accuracy.- Constrained optimization of genetic fuzzy systems.- Trade-off between the Number of Fuzzy Rules and Their Classification Performance.- Generating distinguishable, complete, consistent and compact fuzzy systems using evolutionary algorithms.- Fuzzy CoCo: Balancing Accuracy and Interpretability of Fuzzy Models by Means of Coevolution.- On the Achievement of Both Accurate and Interpretable Fuzzy Systems Using Data-Driven Design Processes.- Extending the Modeling Process to Improve the Accuracy.- Linguistic Hedges and Fuzzy Rule Based Systems.- Automatic Construction of Fuzzy Rule-Based Systems: A trade-off between complexity and accuracy maintaining interpretability.- Using Individually Tested Rules for the Data-based Generation of Interpretable Rule Bases with High Accuracy.- Extending the Model Structure to Improve the Accuracy.- A description of several characteristics for improving the accuracy and interpretability of inductive linguistic rule learning algorithms.- An Iterative Learning Methodology to Design Hierarchical Systems of Linguistic Rules for Linguistic Modeling.- Learning Default Fuzzy Rules with General and Punctual Exceptions.- Integration of Fuzzy Knowledge.- Tuning fuzzy partitions or assigning weights to fuzzy rules: which is better?.