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Incremental Min-Max Network.Part 1: Continuous Spaces

机译:增量Min-Max Network.part 1:连续空格

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摘要

A very important and active research topic are Fuzzy Min-Max neural networks. In the present paper an incremental Min-Max based learning algorithm is discussed in comparison with traditional and optimized ones, with the aim of obtaining a better decision region in the input space and an optimal structural complexity. Experiments show promising results.
机译:一个非常重要和积极的研究主题是模糊的最大神经网络。在本文中,与传统和优化的纸张进行了增量最小基于MAX的学习算法,其目的是在输入空间中获得更好的决策区域和最佳的结构复杂度。实验表明了有希望的结果。

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