Silesian University of Technology Department of Management and Informatics Katowice Krasinskiego 8 Poland;
University of Bielsko-Biala Department of Mathematics and Computer Science Bielsko-Biata Willowa 2 Poland;
decision trees; instance selection; clustering; prototype rules;
机译:基于双目标进化规则选择的基于简单可解释性度量和指标的模糊规则系统复杂度降低和可解释性改进
机译:基于双目标进化规则选择的简单解释性指标和指标的模糊规则系统复杂度降低和解释性提高
机译:高维系统的模糊建模:降低复杂性和提高可解释性
机译:决策树算法的计算复杂度分析
机译:计算复杂性的几何方法(决策树,NP完全性,线性规划)
机译:基于多个加权决策树的低复杂度室内定位系统
机译:高维系统的模糊建模:降低复杂度和提高可解释性
机译:关于最小成本跨越211树游戏的最小核心概念的计算复杂性的注记