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Incremental Min-Max Network.Part 2: Continuous and Discrete Spaces

机译:最小-最大增量网络。第2部分:连续空间和离散空间

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摘要

Neuro-fuzzy networks based on Simpson's Min-Max model are a very important and active research topic. In the present paper an incremental approach for hybrid data is discussed, with the aim of obtaining a better classification when data in the input space are completely or partially discrete. Experiments show promising results.
机译:基于辛普森Min-Max模型的神经模糊网络是一个非常重要且活跃的研究主题。在本文中,讨论了一种用于混合数据的增量方法,目的是在输入空间中的数据完全或部分离散时获得更好的分类。实验显示出令人鼓舞的结果。

著录项

  • 来源
    《Neural nets Wirn Vietri-98 》|1998年|340-346|共7页
  • 会议地点 Vietri sul Mare(IT)
  • 作者单位

    INFO-COM Dpt., University of Rome 'La Sapienza' Via Eudossiana 18, 00184 Rome, Italy;

    INFO-COM Dpt., University of Rome 'La Sapienza' Via Eudossiana 18, 00184 Rome, Italy;

    INFO-COM Dpt., University of Rome 'La Sapienza' Via Eudossiana 18, 00184 Rome, Italy;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自动化系统理论 ;
  • 关键词

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