НЕЧІТКА ІДЕНТИФІКАЦІЯ НА ОСНОВІ РЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ПАРАМЕТРИЧНОЇ ФУНКЦІЇ НАЛЕЖНОСТІ
A new structure of fuzzy regression model is proposed. The model maps an input vector into output fuzzy number with parametrical membership function. Crisp regression models take into account a dependence of the membership function parameters upon the influence factors. The regression coefficients a...
Збережено в:
| Дата: | 2006 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2006
|
| Онлайн доступ: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/269 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Репозитарії
Problems of Control and Informatics| Резюме: | A new structure of fuzzy regression model is proposed. The model maps an input vector into output fuzzy number with parametrical membership function. Crisp regression models take into account a dependence of the membership function parameters upon the influence factors. The regression coefficients are calculated based on learning sample. |
|---|