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2007 | OriginalPaper | Buchkapitel

Clustering for Fuzzy Model Identification — Regression

Erschienen in: Cluster Analysis for Data Mining and System Identification

Verlag: Birkhäuser Basel

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For many real world applications a great deal of information is provided by human experts, who do not reason in terms of mathematics but instead describe the system verbally through vague or imprecise statements like,

If

The

Temperature

is

Big

then

The

Pressure

is

High

. (3.1) Because so much human knowledge and expertise is given in terms of verbal rules, one of the sound engineering approaches is to try to integrate such linguistic information into the modelling process. A convenient and common approach of doing this is to use fuzzy logic concepts to cast the verbal knowledge into a conventional mathematics representation (model structure), which subsequently can be fine-tuned using input-output data.

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Metadaten
Titel
Clustering for Fuzzy Model Identification — Regression
Copyright-Jahr
2007
Verlag
Birkhäuser Basel
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-7643-7988-9_3