Shahbazova / Kacprzyk / Balas | Recent Developments and the New Direction in Soft-Computing Foundations and Applications | E-Book | sack.de
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E-Book, Englisch, Band 393, 576 Seiten, eBook

Reihe: Studies in Fuzziness and Soft Computing

Shahbazova / Kacprzyk / Balas Recent Developments and the New Direction in Soft-Computing Foundations and Applications

Selected Papers from the 7th World Conference on Soft Computing, May 29–31, 2018, Baku, Azerbaijan
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-030-47124-8
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

Selected Papers from the 7th World Conference on Soft Computing, May 29–31, 2018, Baku, Azerbaijan

E-Book, Englisch, Band 393, 576 Seiten, eBook

Reihe: Studies in Fuzziness and Soft Computing

ISBN: 978-3-030-47124-8
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

This book gathers authoritative contributions in the field of Soft Computing. Based on selected papers presented at the 7th World Conference on Soft Computing, which was held on May 29–31, 2018, in Baku, Azerbaijan, it describes new theoretical advances, as well as cutting-edge methods and applications. New theories and algorithms in fuzzy logic, cognitive modeling, graph theory and metaheuristics are discussed, and applications in data mining, social networks, control and robotics, geoscience, biomedicine and industrial management are described. This book offers a timely, broad snapshot of recent developments, including thought-provoking trends and challenges that are yielding new research directions in the diverse areas of Soft Computing.
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Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Shahbazova, Shahnaz N.
Kacprzyk, Janusz
Balas, Valentina Emilia
Kreinovich, Vladik

Weitere Infos & Material

Chapter 1: Fuzziness in Information Extracted from Tweets’ Hashtag and Keywords.- Chapter 2: Why Triangular and Trapezoid Membership Functions: A Simple Explanation.- Chapter 3: Statistical Approach to Fuzzy Cognitive Maps.- Chapter 4:  Probabilistic and More General Uncertainty-Based (e.g., Fuzzy) Approaches to Crisp Clustering Explain the Empirical Success of the K-Sets Algorithm.- Chapter 5: Semi–Supervised Learning to Rank with Nonlinear Preference Model.- Chapter 6: The Concept of Linguistic Variable Revisited.- Chapter 7: Z-number.- Chapter 8: Fuzzy normed linear spaces.

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