Computational Intelligence Systems and Applications: Neuro-Fuzzy and Fuzzy Neural Synergisms
Marian B. Gorzalczany
เชกเชฟเชธเซ 2012 ยท Studies in Fuzziness and Soft Computing เชชเซเชธเซเชคเช 86 ยท Physica
เช-เชชเซเชธเซเชคเช
364
เชชเซเช
reportเชฐเซเชเชฟเชเช เช
เชจเซ เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ เชเชเชพเชธเซเชฒเชพ เชจเชฅเซย เชตเชงเซ เชเชพเชฃเซ
เช เช-เชชเซเชธเซเชคเช เชตเชฟเชถเซ
Traditional Artificial Intelligence (AI) systems adopted symbolic processing as their main paradigm. Symbolic AI systems have proved effective in handling problems characterized by exact and complete knowledge representation. Unfortunately, these systems have very little power in dealing with imprecise, uncertain and incomplete data and information which significantly contribute to the description of many real world problems, both physical systems and processes as well as mechanisms of decision making. Moreover, there are many situations where the expert domain knowledge (the basis for many symbolic AI systems) is not sufficient for the design of intelligent systems, due to incompleteness of the existing knowledge, problems caused by different biases of human experts, difficulties in forming rules, etc. In general, problem knowledge for solving a given problem can consist of an explicit knowledge (e.g., heuristic rules provided by a domain an implicit, hidden knowledge "buried" in past-experience expert) and numerical data. A study of huge amounts of these data (collected in databases) and the synthesizing of the knowledge "encoded" in them (also referred to as knowledge discovery in data or data mining), can significantly improve the performance of the intelligent systems designed.
เช เช-เชชเซเชธเซเชคเชเชจเซ เชฐเซเชเชฟเชเช เชเชชเซ
เชคเชฎเซ เชถเซเช เชตเชฟเชเชพเชฐเซ เชเซ เช
เชฎเชจเซ เชเชฃเชพเชตเซ.
เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ เชตเชพเชเชเชตเซ
เชธเซเชฎเชพเชฐเซเชเชซเซเชจ เช
เชจเซ เชเซ
เชฌเซเชฒเซเช
Android เช
เชจเซ iPad/iPhone เชฎเชพเชเซ Google Play Books เชเชช เชเชจเซเชธเซเชเซเชฒ เชเชฐเซ. เชคเซ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชเชเชพเชเชจเซเช เชธเชพเชฅเซ เชเชเซเชฎเซ
เชเชฟเช เชฐเซเชคเซ เชธเชฟเชเช เชฅเชพเชฏ เชเซ เช
เชจเซ เชคเชฎเชจเซ เชเซเชฏเชพเช เชชเชฃ เชนเซ เชคเซเชฏเชพเช เชคเชฎเชจเซ เชเชจเชฒเชพเชเชจ เช
เชฅเชตเชพ เชเชซเชฒเชพเชเชจ เชตเชพเชเชเชตเชพเชจเซ เชฎเชเชเซเชฐเซ เชเชชเซ เชเซ.
เชฒเซ
เชชเชเซเชช เช
เชจเซ เชเชฎเซเชชเซเชฏเซเชเชฐ
Google Play เชชเชฐ เชเชฐเซเชฆเซเชฒ เชเชกเชฟเชเชฌเซเชเชจเซ เชคเชฎเซ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชเชฎเซเชชเซเชฏเซเชเชฐเชจเชพ เชตเซเชฌ เชฌเซเชฐเชพเชเชเชฐเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซเชจเซ เชธเชพเชเชญเชณเซ เชถเชเซ เชเซ.
eReaders เช
เชจเซ เช
เชจเซเชฏ เชกเชฟเชตเชพเชเชธ
Kobo เช-เชฐเซเชกเชฐ เชเซเชตเชพ เช-เชเชเช เชกเชฟเชตเชพเชเชธ เชชเชฐ เชตเชพเชเชเชตเชพ เชฎเชพเชเซ, เชคเชฎเชพเชฐเซ เชซเชพเชเชฒเชจเซ เชกเชพเชเชจเชฒเซเชก เชเชฐเซเชจเซ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชกเชฟเชตเชพเชเชธ เชชเชฐ เชเซเชฐเชพเชจเซเชธเชซเชฐ เชเชฐเชตเชพเชจเซ เชเชฐเซเชฐ เชชเชกเชถเซ. เชธเชชเซเชฐเซเชเซเชก เช-เชฐเซเชกเชฐ เชชเชฐ เชซเชพเชเชฒเซ เชเซเชฐเชพเชจเซเชธเซเชซเชฐ เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชธเชนเชพเชฏเชคเชพ เชเซเชจเซเชฆเซเชฐเชจเซ เชตเชฟเชเชคเชตเชพเชฐ เชธเซเชเชจเชพเช เช
เชจเซเชธเชฐเซ.
