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...
Saved in:
| Date: | 2006 |
|---|---|
| Main Author: | Shtovba, S.D. |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2006
|
| Online Access: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/269 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and InformaticsSimilar Items
-
Методи побудови регресійних моделей на основі нечітких даних
by: Єршов, С.В., et al.
Published: (2015) -
Системний підхід до моделювання та прогнозування на основі регресійних моделей і фільтра Калмана
by: Шубенкова, І.А., et al.
Published: (2017) -
Порівняння двох програм керування ядерним енергоблоком ВВЕР1000 з використанням регресійних даних моделей інтелектуального аналізу даних
by: Foshch, T., et al.
Published: (2017) -
Ідентифікація параметрів моделей динаміки активів
by: Гаращенко, Ф.Г., et al.
Published: (2015) -
Усна колискова пісня: питання жанрової належності
by: Пешікан-Люштанович, Л.
Published: (2013)