| Título: | A parsimonious generation of combinatorial neural model |
| Autores: |
Prado, Hércules A. Frigeri, Sandra Engel, Paulo Martins |
| Fecha: |
2012-11-28 1998-10 1998-11 |
| Publicador: | Unversidad Nacional de La Plata |
| Fuente: |
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| Tipo: |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
| Tema: |
data minning knowledge discovery from databases supervised learning hybrid systems neural networks Neural nets Learning Hybrid systems Data mining Ciencias Informáticas Informática |
| Descripción: |
This paper presents a new approach to reduce the space problem due to combinatorial explosion of CNM (Combinatorial Neural Model) method. First we show a description of CNM, proposed by Machado and Rocha [MAC 91], [MAC 92], [MAC 92a], [MAC 97], as a variation of fuzzy neural network introduced as an alternative to meet many requirements, such as expressiveness, inteligibility, plasticity and flexibility. Our approach represents an alternative to generate the CNM network with certainty factors for each hypothesis. We demonstrate by means of a simple practical example that the number of combinations can be really reduced. Sistemas Inteligentes |
| Idioma: | Inglés |
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