Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Sosnowski, Z. A." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Badanie klasyfikatora rozmytego z wykorzystaniem entropii rozmytej
Study of fuzzy classifier based on fuzzy entropy
Autorzy:
Sosnowski, Z. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/404093.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
Tematy:
klasyfikator rozmyty
rozmyta entropia
fuzzy classifier
fuzzy entropy
Opis:
W pracy przedstawiono architekturę klasyfikatora rozmytego opartego na entropii rozmytej oraz zbadano jego wydajność na standardowych zestawach danych: Iris i Wisconsin breast cancer. Wyniki symulacji pokazują, że przedstawiony klasyfikator daje zadawalające wskaźniki klasyfikacji.
In this paper, we present the architecture of fuzzy classifier based on fuzzy entropy and examine its performance on Iris and Wisconsin breast cancer data sets. Simulation results show that the presented classifier has a satisfactory classification rate.
Źródło:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2012, 3, 2; 99-106
2081-6154
Pojawia się w:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reguły decyzyjne z rozmytą granulacją wiedzy
Decision rules with fuzzy granulation of knowledge
Autorzy:
Sosnowski, Z. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/404232.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
Tematy:
klasyfikator rozmyty
rozmyte drzewa decyzyjne
rozmyte grupowanie kontekstowe
fuzzy classifier
fuzzy decision trees
context based FCM
Opis:
W pracy przedstawiono architekturę klasyfikatora rozmytego opartego na klastrowo-kontekstowych rozmytych drzewach decyzyjnych oraz zbadano jego wydajność na standardowych zestawach danych: Dermatology i Housing Data Sets. Wyniki symulacji pokazują, że przedstawiony klasyfikator daje zadowalające wskaźniki klasyfikacji.
In this paper, we present the architecture of fuzzy classifier based on context fuzzy cluster-oriented decision trees and examine its performance on Dermatology and Housing data sets. Simulation results show that the presented classifier has a satisfactory classification rate.
Źródło:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2012, 3, 4; 225-232
2081-6154
Pojawia się w:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies