【24h】

Exclusion/Inclusion Fuzzy Classification Network

机译:排除/包含模糊分类网络

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摘要

The paper introduces an exclusion/inclusion fuzzy classification neural network. The network is based on our GFMM and it allows for two distinct types of hyperboxes to be created: inclusion hyperboxes that correspond directly to those considered in GFMM, and exclusion hyperboxes that represent contentious areas of the pattern space. The subtraction of the exclusion hyperboxes from the inclusion hyperboxes, implemented by EFC, provides for a more efficient coverage of complex topologies of data clusters.
机译:介绍了一种排除/包含模糊分类神经网络。该网络基于我们的GFMM,它允许创建两种不同类型的超级框:直接对应于GFMM中考虑的超级框的包含超级框,以及表示模式空间有争议区域的排除超级框。由EFC实现的从包含超框中减去排除超框可更有效地覆盖数据集群的复杂拓扑。

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