The synergistic combination of particle swarm optimization and fuzzy sets to design granular classifier

Granulation extracts a bundle of similar patterns by decomposing universe. Hyperboxes are granular classifiers to confront the uncertainties in granular computing. This paper proposes a granular classifier to discover hyperboxes in three phases. The first phase of the proposed model uses the set cal...

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書誌詳細
主要な著者: Salehi, Saber, Selamat, Ali, Mashinchi, M. Reza, Fujita, Hamido
フォーマット: 論文
出版事項: Elsevier 2015
主題:
オンライン・アクセス:http://eprints.utm.my/id/eprint/58999/
http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2014.12.017
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