DSpace DSpace UPC
 English   Castellano   Català  

Revistes i Congressos UPC >
Revistes >
Mathware & soft computing >
1997, Vol. IV, Núm. 3 >

Quan citeu aquest document, utilitzeu la següent adreça: http://hdl.handle.net/2099/3495

Arxiu Descripció MidaFormat
Gonzalez-Herrera.pdf257.78 kBAdobe PDFVeure/Obrir

Títol: Multi-stage genetic fuzzy systems based on the iterative rule learning approach
Autor: González Muñoz, Antonio; Herrera Triguero, Francisco
Editorial: Universitat Politècnica de Catalunya. Secció de Matemàtiques i Informàtica
Tipus de document: Article
Resum: Genetic algorithms (GAs) represent a class of adaptive search techniques inspired by natural evolution mechanisms. The search properties of GAs make them suitable to be used in machine learning processes and for developing fuzzy systems, the so-called genetic fuzzy systems (GFSs). In this contribution, we discuss genetics-based machine learning processes presenting the iterative rule learning approach, and a special kind of GFS, a multi-stage GFS based on the iterative rule learning approach, by learning from examples.
ISSN: 1134-5632
URI: http://hdl.handle.net/2099/3495
Apareix a les col·leccions:1997, Vol. IV, Núm. 3
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets.

Per a qualsevol ús que se'n vulgui fer no previst a la llei, dirigiu-vos a: sepi.bupc@upc.edu

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius