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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Enhanced Fuzzy Single Layer Learning Algorithm Using Automatic Tuning of Threshold

verfasst von : Kwang-Baek Kim, Byung-Kwan Lee, Soon-Ho Kim

Erschienen in: Computational Science and Its Applications - ICCSA 2006

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, we proposed an enhanced fuzzy single layer learning algorithm using the dynamic adjustment of threshold. For performance evaluation, the proposed method was applied to the XOR problem, which is used as a benchmark in the field of pattern recognition, and the recognition of digital image in a practical image processing application. As a result of experiment, though the method does not always guarantee the convergence, it shows the improved learning time and the high convergence rate.

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Metadaten
Titel
Enhanced Fuzzy Single Layer Learning Algorithm Using Automatic Tuning of Threshold
verfasst von
Kwang-Baek Kim
Byung-Kwan Lee
Soon-Ho Kim
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11751595_19

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