TAILIEUCHUNG - Data Analysis Machine Learning and Applications Episode 3 Part 8

Tham khảo tài liệu 'data analysis machine learning and applications episode 3 part 8', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | 692 Palumbo et al. In the early 80 s Tanaka proposed the first fuzzy linear regression model moving on from fuzzy sets theory and possibility theory Tanaka et al. 1980 . The functional relation between dependent and independent variables is represented as a fuzzy linear function whose parameters are given by fuzzy numbers. Tanaka proposed the first Fuzzy Possibilistic Regression FPR using the following fuzzy linear model with crisp input and fuzzy parameters yn P0 p 1 xn 1 p pxnp Ppx P 4 where the parameters are symmetric triangular fuzzy numbers denoted by Pp cp wp L with cp and wp as center and the spread respectively. Differently from statistical regression the deviations between data and linear models are assumed to depend on the vagueness of the parameters and not on measurement errors. The basic idea of Tanaka s approach was to minimize the uncertainty of the estimates by minimizing the total spread of the fuzzy coefficients. Spread minimization must be pursued under the constraint of the inclusion of the whole given data set which satisfies a degree of belief a 0 a 1 defined by the decision maker. The estimation problem is solved via a mathematical programming approach where the objective function aims at minimizing the spread parameters and the constraints guarantee that observed data fall inside the fuzzy interval N minimize 2 Wp xnp 5 subject to the following constraints c0 52P 1 cpxnpj 1 - tt w0 52P 1 wp xnp j yn c0 52P 1 cpxnp - 1 - tt w0 52P 1 wp xnp Ộ yn Wp 0 cp R Xn0 1 n 1 N p 1 P where xn0 1 n 1 N wp 0 and cp R p 1 P . The F-PLSPM algorithm The F-PLSPM follows the component based approach SEM-PLS alternatively defined PLS Path Modeling PLS-PM Tenenhaus et al. 2005 . The reason is that fuzzy regression and PLS path modeling share several characteristics. They are both soft modeling and data oriented approaches. Specifically fuzzy regression joins PLS-PM in its final step allowing for a fuzzy structural model see Figure 1 but a still crisp .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.