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2012 | OriginalPaper | Chapter

Fuzzy Rules Extraction from Experimental Data

Authors : Alexander P. Rotshtein, Hanna B. Rakytyanska

Published in: Fuzzy Evidence in Identification, Forecasting and Diagnosis

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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The necessary condition for nonlinear object identification on the basis of fuzzy logic is the availability of IF-THEN rules interconnecting linguistic estimations of input and output variables. Earlier we assumed that IF-THEN rules are generated by an expert who knows the object very well. What is to be done when there is no expert? In this case the generation of IF-THEN rules becomes of interest because it means the generation of fuzzy knowledge base from accessible experimental data [1].

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Metadata
Title
Fuzzy Rules Extraction from Experimental Data
Authors
Alexander P. Rotshtein
Hanna B. Rakytyanska
Copyright Year
2012
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-25786-5_4

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