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Hierarchical Modular Granular Neural Networks with Fuzzy Aggregation (SpringerBriefs in Computational Intelligence) - Tapa blanda
Sinopsis
In this book, a new method for hybrid intelligent systems is proposed. The proposed method is based on a granular computing approach applied in two levels. The techniques used and combined in the proposed method are modular neural networks (MNNs) with a Granular Computing (GrC) approach, thus resulting in a new concept of MNNs; modular granular neural networks (MGNNs). In addition fuzzy logic (FL) and hierarchical genetic algorithms (HGAs) are techniques used in this research work to improve results. These techniques are chosen because in other works have demonstrated to be a good option, and in the case of MNNs and HGAs, these techniques allow to improve the results obtained than with their conventional versions; respectively artificial neural networks and genetic algorithms.
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Acerca del autor
Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
De la contraportada
In this book, anew method for hybrid intelligent systems is proposed. The proposed method isbased on a granular computing approach applied in two levels. The techniquesused and combined in the proposed method are modular neural networks (MNNs)with a Granular Computing (GrC) approach, thus resulting in a new concept ofMNNs; modular granular neural networks (MGNNs). In addition fuzzy logic (FL)and hierarchical genetic algorithms (HGAs) are techniques used in this researchwork to improve results. These techniques are chosen because in other workshave demonstrated to be a good option, and in the case of MNNs and HGAs, thesetechniques allow to improve the results obtained than with their conventionalversions; respectively artificial neural networks and genetic algorithms.
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