Iterative Rule Learning
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1. Geração genética multiobjetivo de sistemas fuzzy usando a abordagem iterativa
O objetivo deste trabalho é estudar, expandir e avaliar o uso dos algoritmos genéticos multiobjetivo e a abordagem iterativa na geração de sistemas fuzzy, mais especificamente para sistemas fuzzy baseados em regras, tanto na geração automática da base de regras fuzzy a partir de conjuntos de dados, como a otimização dos conjuntos fuzzy. Esse trabalh
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 28/06/2011
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2. HIERARCHICAL NEURO-FUZZY MODELS / MODELOS NEURO-FUZZY HIERÁRQUICOS
This dissertation presents a new proposal of neurofuzzy systems (models), which present, in addition to the learning capacity (which are common to the neural networks and neurofuzzy systems) the following features: learning of the structure; the use of recursive partitioning; a greater number of inputs than usually allowed in neurofuzzy systems; and hierarch
Publicado em: 1999
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3. The role of competitive learning in the generation of DG fields from EC inputs
We follow up on a suggestion by Rolls and co-workers, that the effects of competitive learning should be assessed on the shape and number of spatial fields that dentate gyrus (DG) granule cells may form when receiving input from medial entorhinal cortex (mEC) grid units. We consider a simple non-dynamical model where DG units are described by a threshold-lin
Springer Netherlands.