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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Optimal Fuzzy Modeling Based on Minimum Cluster Volume

verfasst von : Can Yang, Jun Meng

Erschienen in: Advanced Data Mining and Applications

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper proposes a new fuzzy modeling method, which involves the Minimum Cluster Volume clustering algorithm. The cluster centers founded are naturally considered to be the centers of Gaussian membership functions. Covariance matrix obtained from the result of cluster method is made use to estimate the parameters

σ

for Gaussian membership functions. A direct result of this method are compared in our simulations with published methods, which indicate that our method is powerful so that it solves the multi-dimension problems more accurately even with less complexity of our fuzzy model structure.

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Metadaten
Titel
Optimal Fuzzy Modeling Based on Minimum Cluster Volume
verfasst von
Can Yang
Jun Meng
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11527503_28