Typical Characteristic-Based Type-2 Fuzzy C-Means Algorithm

Type-2 fuzzy sets provide an efficient vehicle for handling uncertainties of real-world problems, including noisy observations. Bringing type-2 fuzzy sets to clustering algorithms offers more flexibility to handle uncertainties associated with membership concepts caused by a noisy environment. Howev...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE transactions on fuzzy systems Ročník 29; číslo 5; s. 1173 - 1187
Hlavní autoři:	Yang, Xiyang, Yu, Fusheng, Pedrycz, Witold
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.05.2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Algorithms Cardinality center of gravity (COG) characteristics Clustering Clustering algorithms fuzzy clustering Fuzzy sets Linear programming Noise measurement Partitioning algorithms Phase change materials type-2 fuzzy sets (T2FS) Uncertainty
ISSN:	1063-6706, 1941-0034
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!