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Fuzzy Lattice Neurocomputing Using Weighted Cosine Similarity Measure

机译:加权余弦相似度的模糊格神经计算

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摘要

In this work, we investigate the effects of changing the underlying inclusion measure used by fuzzy lattice neurocomputing (FLN) classifiers to the cosine similarity measures. We also show that by weighing the contribution of each attribute found in the d
机译:在这项工作中,我们调查了将模糊格网神经计算(FLN)分类器使用的基础包含度量更改为余弦相似性度量的影响。我们还表明,通过权衡在d中找到的每个属性的贡献

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