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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Witold Pedrycz (University of Alberta)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.13 No.4
발행연도
2013.12
수록면
245 - 253 (9page)

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Knowledge representation realized by information granules is one of the essential facets of granular computing and an area of intensive research. Fuzzy clustering and clustering are general vehicles to realize formation of information granules. Granulation ? degranulation paradigm is one of the schemes determining and quantifying functionality and knowledge representation capabilities of information granules. In this study, we augment this paradigm by forming and optimizing a collection of associations among original and transformed information granules. We discuss several transformation schemes and analyze their properties. A series of numeric experiments is provided using which we quantify the improvement of the degranulation mechanisms offered by the optimized transformation of information granules.
#Information granules #Granulation-degranulation #Association among information granules #Fuzzy clustering #Granular computing

목차

Abstract
1. Introduction
2. Information Granulation Through Fuzzy Clustering
3. Granulation and Degranulation Principle
4. Building Interactions Among Information Granules
5. Experimental Studies
6. Conclusion
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
1. [단행본] - W. Pedrycz / 2013 / Granular Computing: Analysis and Design of Intelligent Systems / Taylor & Francis google schola 2. [학술지(정기간행물)] - W. Pedrycz / 2009 / From fuzzy sets to shadowed sets : interpretation and computing / International Journal of Intelligent Systems 24 (1) : 48 ~ 61 Crossref 3. [단행본] - W. Pedrycz / 2005 / Knowledge-Based Clustering: From Data to Information Granules / Wiley google schola 4. [학술지(정기간행물)] - C. Hwang / 2007 / Uncertain fuzzy clustering : interval type-2 fuzzy approach to c-means / IEEE Transactions on Fuzzy Systems 15 (1) : 107 ~ 120 Crossref 5. [학술지(정기간행물)] - 김성준 / 2012 / A Clustering Approach to Wind Power Prediction based on Support Vector Regression / International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent systems 12 (2) : 108 ~ 112 Crossref

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