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Multiple Fuzzy Classification Systems, Fachbücher von Rafal Scherer
Das Buch "Multiple Fuzzy Classification Systems" bietet eine umfassende Analyse und Diskussion über die Anwendung von Fuzzy-Klassifikatoren, die in der explorativen Datenanalyse von Bedeutung sind. Diese Klassifikatoren nutzen unscharfe Regeln und umgehen die typischen Annahmen, die mit statistischen Klassifikationen verbunden sind. Ein zentrales Thema des Buches ist die Kombination von Fuzzy-Klassifikatoren mit der Rough-Set-Theorie, die sich als nützlich erweist, wenn Datensätze unvollständig sind. Die Rough-Set-Theorie ermöglicht eine formale Annäherung an präzise Mengen, indem sie untere und obere Annäherungen definiert. Das Buch beleuchtet auch die Vorteile von Ensemble-Techniken, die auf schwachen Lernmodellen basieren, um die Leistung bestehender maschineller Lernsysteme zu übertreffen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Integration von Fuzzy-Regeln in Klassifikationsensembles und der Fähigkeit dieser Ensembles, mit unvollständigen Daten zu arbeiten.
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Multiple Systems, FachbücherDas Buch "Multiple Systems" dokumentiert die Proceedings der achten nationalen Konferenz der Italienischen Systemgesellschaft. Es beleuchtet die Notwendigkeit von Systemik und Systemwissenschaft, um mit mehreren, sich verändernden Systemen umzugehen, die verschiedene kohärente Versionen beinhalten. Die Konferenz konzentrierte sich auf die Identifizierung, Diskussion und das Verständnis möglicher Wechselbeziehungen zwischen grundlegenden theoretischen Fortschritten in unterschiedlichen Disziplinen. Aufgrund ihres Umfangs stellen diese Proceedings eine wertvolle Ressource für alle Forschenden dar, deren Arbeiten sich mit multiplen Systemen befassen.192,59 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Fuzzy and Neuro-Fuzzy Intelligent Systems, Fachbücher von Jacek Leski, Ernest Czogala
Das Buch "Fuzzy and Neuro-Fuzzy Intelligent Systems" bietet eine umfassende Einführung in die Welt der intelligenten Systeme, die auf Fuzzy-Logik und neuro-fuzzy Ansätzen basieren. Es beleuchtet die Funktionsweise dieser Systeme und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen, wie der Gesichtserkennung, der Identifikation gefährlicher Situationen im Strassenverkehr und der Entscheidungsfindung im Finanzsektor. Die Autoren, Jacek Leski und Ernest Czogala, erläutern, wie intelligente Systeme durch das Lernen aus Beispielen in der Lage sind, eigenständig Entscheidungen zu treffen, die als intelligent angesehen werden können. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende im Bereich Technik und IT und bietet wertvolle Einblicke in die Entwicklung und Implementierung solcher Systeme. Es ist ein unverzichtbares Werk für alle, die sich mit der Theorie und Praxis intelligenter Systeme auseinandersetzen möchten.
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Multiple Fuzzy Classification Systems, Fachbücher von Rafal SchererDas Buch "Multiple Fuzzy Classification Systems" bietet eine umfassende Analyse und Diskussion über die Anwendung von Fuzzy-Klassifikatoren, die in der explorativen Datenanalyse von Bedeutung sind. Diese Klassifikatoren nutzen unscharfe Regeln und umgehen die typischen Annahmen, die mit statistischen Klassifikationen verbunden sind. Ein zentrales Thema des Buches ist die Kombination von Fuzzy-Klassifikatoren mit der Rough-Set-Theorie, die sich als nützlich erweist, wenn Datensätze unvollständig sind. Die Rough-Set-Theorie ermöglicht eine formale Annäherung an präzise Mengen, indem sie untere und obere Annäherungen definiert. Das Buch beleuchtet auch die Vorteile von Ensemble-Techniken, die auf schwachen Lernmodellen basieren, um die Leistung bestehender maschineller Lernsysteme zu übertreffen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Integration von Fuzzy-Regeln in Klassifikationsensembles und der Fähigkeit dieser Ensembles, mit unvollständigen Daten zu arbeiten.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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