Fuzzy-регрессионные модели в условиях наличия в статистической виборке нечисловой информации
Рассмотрены алгоритмы решения задач нечеткого регрессионного анализа в условиях, когда входные и выходная переменные представлены Fuzzy-множествами, определенными с точностью до неизвестных параметров, а коэффициенты регрессии — действительные числа. Предложены некоторые новые критерии аппроксимации...
Saved in:
| Published in: | Системні дослідження та інформаційні технології |
|---|---|
| Date: | 2017 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/151066 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Fuzzy-регрессионные модели в условиях наличия в статистической виборке нечисловой информации / Ю.А. Зак // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2017. — № 1. — С. 88-96. — Бібліогр.: 20 назв. — рос. |