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Fuzzy kollaborative Prognose und Clustering: Methodik, System...
by Chen, Tin-Chih Toly; Honda,... | PB | VeryGood
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- Binding
- Paperback
- Weight
- 0 lbs
- Product Group
- Book
- IsTextBook
- No
- ISBN
- 9783030225735
- Subject Area
- Computers, Technology & Engineering
- Publication Name
- Fuzzy Collaborative Forecasting and Clustering : Methodology, System Architecture, and Applications
- Publisher
- Springer International Publishing A&G
- Item Length
- 9.3 in
- Subject
- Engineering (General), Intelligence (Ai) & Semantics, Databases / Data Mining
- Publication Year
- 2019
- Series
- Springerbriefs in Applied Sciences and Technology Ser.
- Type
- Textbook
- Format
- Trade Paperback
- Language
- English
- Item Weight
- 16 Oz
- Item Width
- 6.1 in
- Number of Pages
- IX, 89 Pages
Über dieses Produkt
Product Identifiers
Publisher
Springer International Publishing A&G
ISBN-10
3030225739
ISBN-13
9783030225735
eBay Product ID (ePID)
13038619337
Product Key Features
Number of Pages
IX, 89 Pages
Language
English
Publication Name
Fuzzy Collaborative Forecasting and Clustering : Methodology, System Architecture, and Applications
Publication Year
2019
Subject
Engineering (General), Intelligence (Ai) & Semantics, Databases / Data Mining
Type
Textbook
Subject Area
Computers, Technology & Engineering
Series
Springerbriefs in Applied Sciences and Technology Ser.
Format
Trade Paperback
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Item Weight
16 Oz
Item Length
9.3 in
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Reviews
"This slim book by Chen and Honda provides readers with new developments in collaborative forecasting and clustering through techniques based on fuzzy logic. ... The book and included research results are highly specialized. However, as it is organized in a coherent way, it is inspiring for further research on the topic. .... the book is recommended for researchers in collaborative ML who want a quick look at collaboration mechanisms via special prediction and clustering techniques based on fuzzy logic." (Corrado Mencar,Computing Reviews, June 14, 2021), "This slim book by Chen and Honda provides readers with new developments in collaborative forecasting and clustering through techniques based on fuzzy logic. ... The book and included research results are highly specialized. However, as it is organized in a coherent way, it is inspiring for further research on the topic. .... the book is recommended for researchers in collaborative ML who want a quick look at collaboration mechanisms via special prediction and clustering techniques based on fuzzy logic." (Corrado Mencar, Computing Reviews, June 14, 2021)
Number of Volumes
1 vol.
Illustrated
Yes
Table Of Content
Fuzzy Collaborative Intelligence and Systems.- Linear Fuzzy Collaborative Forecasting Methods.- Nonlinear Fuzzy Collaborative Forecasting Methods.- Fuzzy Co-clustering.- Collaborative Framework for Fuzzy Co-clustering.- Three-mode Fuzzy Co-clustering.- Collaborative Framework for Three-mode Fuzzy Co-clustering.
Synopsis
Fuzzy Collaborative Intelligence and Systems.- Linear Fuzzy Collaborative Forecasting Methods.- Nonlinear Fuzzy Collaborative Forecasting Methods.- Fuzzy Co-clustering.- Collaborative Framework for Fuzzy Co-clustering.- Three-mode Fuzzy Co-clustering.- Collaborative Framework for Three-mode Fuzzy Co-clustering., This book introduces the basic concepts of fuzzy collaborative forecasting and clustering, including its methodology, system architecture, and applications. It demonstrates how dealing with disparate data sources is becoming more and more popular due to the increasing spread of internet applications. The book proposes the concepts of collaborative computing intelligence and collaborative fuzzy modeling, and establishes several so-called fuzzy collaborative systems. It shows how technical constraints, security issues, and privacy considerations often limit access to some sources. This book is a valuable source of information for postgraduates, researchers and fuzzy control system developers, as it presents a very effective fuzzy approach that can deal with disparate data sources, big data, and multiple expert decision making.
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Q342
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