On classification with missing data using rough-neuro-fuzzy systems

Szczegóły
Opis

Tytuł:: On classification with missing data using rough-neuro-fuzzy systems
Autorzy:: Nowicki, R. K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/907774.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: zbiór rozmyty
struktura neuronowo-rozmyta
klasyfikacja
brakujące dane
fuzzy sets
neuro-fuzzy architectures
classification
missing data
Źródło:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 1; 55-67
1641-876X
2083-8492
Język:: angielski
Prawa:: Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki
: Artykuł

Przejdź do źródła

The paper presents a new approach to fuzzy classification in the case of missing data. Rough-fuzzy sets are incorporated into logical type neuro-fuzzy structures and a rough-neuro-fuzzy classifier is derived. Theorems which allow determining the structure of the rough-neuro-fuzzy classifier are given. Several experiments illustrating the performance of the roughneuro-fuzzy classifier working in the case of missing features are described.

Informacja

Powiązane pozycje