机译:FCM进行数据分析的一些稳健目标
Department of Electrical Engineering, National Cheng Kung University, Tainan 70701, Taiwan,Department of Mathematics, Ramanujan School of Mathematical Sciences, Pondicherry Central University, Pondkherry 605 041, India;
Department of Mathematics, Ramanujan School of Mathematical Sciences, Pondicherry Central University, Pondkherry 605 041, India;
Department of Engineering Science, National Cheng Kung University, Tainan 70701, Taiwan,Department of Mathematics, MVM Govt. College, Dindigul, India;
Department of Mathematics, Ramanujan School of Mathematical Sciences, Pondicherry Central University, Pondkherry 605 041, India;
objective function clustering fuzzy c-mean data analyzing membership grades;
机译:分析公众参与者数据以评估公民满意度并通过K-means,FCM和ICA优先考虑他们的需求
机译:考虑到鲁棒决策中搜索阶段的鲁棒性:多目标鲁棒决策,多场景多目标鲁棒决策的比较,以及许多客观鲁棒优化
机译:坚固的多目标优化框架,用于捕获心脏蜂窝模型调谐中的细胞和细胞间性能:分析参数配件中的膜电阻曲线的不同区域
机译:基于鲁棒的本地数据和隶属信息的FCM算法用于噪声图像分割
机译:用于单目标,多目标和可行性鲁棒设计优化的参数敏感性度量。
机译:一种稳健的多目标优化框架用于捕获心脏细胞模型调谐中的细胞和细胞间性能:参数配件中的膜电阻曲线的不同区域分析
机译:使用FCM和特定域划分的鲁棒质心确定噪声数据