Academic Data Modelling based on Fuzzy-Genetic Algorithm

Swati Jain; Vikas Kumar Jain; Sunil Kumar Kashyap; Sanjay Kumar

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Academic Data Modelling based on Fuzzy-Genetic Algorithm

机译：基于模糊遗传算法的学术数据建模

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The data of student's academic performance is studied as the application of fuzzy-genetic(FG) approach. Discrete and continuous data interpretation are overviewed by the linguistic classes and then its representation over the fuzzy-genetic algorithm in this chapter. This dual method has the advantages are noticed as class-variable transformation, language-number generalisation and characteristic-operation simulation. Fuzzy-genetic algorithm is a tool to study the data over the representation of randomness to weight. Hence the data represents as the discrete classes by itself as the self-organized operator under the fuzzy-genetic technique.

机译：应用模糊遗传（FG）方法研究了学生的学习成绩数据。语言类概述了离散和连续的数据解释，然后在本章中将其表示为模糊遗传算法。该对偶方法具有类变量转换，语言数量概括和特征运算仿真等优点。模糊遗传算法是一种研究权重随机性表示形式的数据的工具。因此，在模糊遗传技术下，数据本身就代表自组织算子的离散类。

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来源
《Research journal of engineering and technology》 |2017年第2期|71-72|共2页
作者
Swati Jain; Vikas Kumar Jain; Sunil Kumar Kashyap; Sanjay Kumar;
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作者单位

Department of Computer Science, Kalinga University, Raipur, Chhattisgarh, 492101, India;

Department of Chemistry, Government Engineering College, Raipur, Chhattisgarh, 492015, India;

Department of Mathematics, School of Advanced Sciences, Vellore Institute of Technology University, Vellore, Tamil Nadu, India, 632014;

Department of Computer Science, Kalinga University, Raipur, Chhattisgarh, 492101, India;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Data Analysis; FG;

机译：数据分析;FG;

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