
Multiple Fuzzy Classification Systems / Rafal Scherer / Buch / Studies in Fuzziness and Soft Computing / Englisch / 2012 / Springer Berlin / EAN 9783642306037 - gebunden oder broschiert
2012, ISBN: 9783642306037
[ED: Gebunden], [PU: Springer Berlin], Fuzzy classi¿ers are important tools in exploratory data analysis, which is a vital set of methods used in various engineering, scienti¿c and busine… Mehr…
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Multiple Fuzzy Classification Systems | Rafal Scherer | Buch | Studies in Fuzziness and Soft Computing | Englisch | 2012 | Springer Berlin | EAN 9783642306037 - gebunden oder broschiert
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2012, ISBN: 3642306039
2012 Gebundene Ausgabe Modellieren (allgemein) - Modellierung, Mustererkennung, Computermodellierung und -simulation, Künstliche Intelligenz, Boosting; classifiers; decision making; Ens… Mehr…
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Scherer, Rafal:
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
| Autor: | |
| Titel: | |
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Detailangaben zum Buch - Multiple Fuzzy Classification Systems
EAN (ISBN-13): 9783642306037
ISBN (ISBN-10): 3642306039
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2012
Herausgeber: Springer Berlin
130 Seiten
Gewicht: 0,404 kg
Sprache: Englisch
Buch in der Datenbank seit 2008-11-21T15:18:51+01:00 (Vienna)
Buch zuletzt gefunden am 2024-07-12T13:00:31+02:00 (Vienna)
ISBN/EAN: 9783642306037
ISBN - alternative Schreibweisen:
3-642-30603-9, 978-3-642-30603-7
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: scherer, raf, scher
Titel des Buches: multiple, classification, rafa, fuzzy
Daten vom Verlag:
Autor/in: Rafał Scherer, (ORCID: 000000019592262X)
Titel: Studies in Fuzziness and Soft Computing; Multiple Fuzzy Classification Systems
Verlag: Springer; Springer Berlin
132 Seiten
Erscheinungsjahr: 2012-06-28
Berlin; Heidelberg; DE
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Sprache: Englisch
106,99 € (DE)
109,99 € (AT)
118,00 CHF (CH)
POD
XII, 132 p.
BB; Hardcover, Softcover / Technik/Allgemeines, Lexika; Künstliche Intelligenz; Verstehen; Boosting; Classifiers; Decision Making; Ensemble Techniques; Fuzzy Systems; Mamdani Fuzzy Systems; Negative Correlation Learning; Neuro-Rough-Fuzzy Ensembles; Pattern Recognition; Takagi-Sugeno Fuzzy Systems; Computational Intelligence; Automated Pattern Recognition; Computer Modelling; Mustererkennung; Computermodellierung und -simulation; EA; BC
Introduction to fuzzy systems.- Ensemble techniques.- Relational modular fuzzy systems.- Ensembles of the Mamdani fuzzy systems.- Logical type fuzzy systems.- Takagi-Sugeno fuzzy systems.- Rough–neuro–fuzzy Ensembles for Classification with Missing Data.- Concluding remarks and challenges for future research.Novel approach for exploratory data analysis with ensembles of various neuro-fuzzy systems Derivation of various ensemble architectures that are able to work with missing data Written by an expert in this field
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