Knowledge-Based Neurocomputing: A Fuzzy Logic Approach: Studies in Fuzziness and Soft Computing, cartea 234
Autor Eyal Kolman, Michael Margalioten Limba Engleză Hardback – 17 ian 2009
The FARB-ANN equivalence integrates the merits of symbolic fuzzy rule-bases and sub-symbolic artificial neural networks, and yields a new approach for knowledge-based neurocomputing in artificial neural networks.
Din seria Studies in Fuzziness and Soft Computing
- 20%
Preț: 967.66 lei - 20%
Preț: 627.83 lei - 20%
Preț: 627.77 lei - 20%
Preț: 952.94 lei - 20%
Preț: 1014.25 lei - 20%
Preț: 1004.51 lei - 20%
Preț: 1118.28 lei - 18%
Preț: 969.03 lei - 20%
Preț: 967.24 lei - 20%
Preț: 962.94 lei - 18%
Preț: 917.09 lei - 20%
Preț: 319.49 lei - 20%
Preț: 322.59 lei - 20%
Preț: 958.81 lei -
Preț: 376.75 lei - 20%
Preț: 624.97 lei - 20%
Preț: 947.70 lei - 18%
Preț: 921.36 lei - 20%
Preț: 957.69 lei - 20%
Preț: 960.53 lei - 15%
Preț: 623.93 lei - 20%
Preț: 629.08 lei - 20%
Preț: 959.13 lei - 15%
Preț: 618.45 lei - 20%
Preț: 973.27 lei - 20%
Preț: 954.05 lei -
Preț: 377.49 lei - 18%
Preț: 1180.20 lei - 20%
Preț: 626.25 lei - 18%
Preț: 917.99 lei
Preț: 620.03 lei
Preț vechi: 775.05 lei
-20%
Puncte Express: 930
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 08-22 iulie
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9783540880769
ISBN-10: 3540880763
Pagini: 116
Ilustrații: XVI, 100 p.
Dimensiuni: 160 x 241 x 12 mm
Greutate: 0.35 kg
Ediția:2009
Editura: Springer
Colecția Studies in Fuzziness and Soft Computing
Seria Studies in Fuzziness and Soft Computing
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
ISBN-10: 3540880763
Pagini: 116
Ilustrații: XVI, 100 p.
Dimensiuni: 160 x 241 x 12 mm
Greutate: 0.35 kg
Ediția:2009
Editura: Springer
Colecția Studies in Fuzziness and Soft Computing
Seria Studies in Fuzziness and Soft Computing
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
Public țintă
ResearchCuprins
The FARB.- The FARB–ANN Equivalence.- Rule Simplification.- Knowledge Extraction Using the FARB.- Knowledge-Based Design of ANNs.- Conclusions and Future Research.
Textul de pe ultima copertă
In this monograph, the authors introduce a novel fuzzy rule-base, referred to as the Fuzzy All-permutations Rule-Base (FARB). They show that inferring the FARB, using standard tools from fuzzy logic theory, yields an input-output map that is mathematically equivalent to that of an artificial neural network. Conversely, every standard artificial neural network has an equivalent FARB.
The FARB-ANN equivalence integrates the merits of symbolic fuzzy rule-bases and sub-symbolic artificial neural networks, and yields a new approach for knowledge-based neurocomputing in artificial neural networks.
The FARB-ANN equivalence integrates the merits of symbolic fuzzy rule-bases and sub-symbolic artificial neural networks, and yields a new approach for knowledge-based neurocomputing in artificial neural networks.
Caracteristici
Presents the state of the art in knowledge-based neurocomputing Presents a new connection between artificial neural networks (ANNs) and a special fuzzy rule-base - the all permutations fuzzy rule-base (FARB)