Margaliot michael (5 Ergebnisse)
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | 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 mathemat…ically 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.
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 100 pages. 9.50x6.50x0.25 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 mathemat…ically 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.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
