Zobrazeno 1 - 10
of 498
pro vyhledávání: '"Logical relationship groups"'
Autor:
Chen, Shyi-Ming *, Jian, Wen-Shan
Publikováno v:
In Information Sciences June 2017 391-392:65-79
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Wen-Shan Jian, Shyi-Ming Chen
Publikováno v:
Information Sciences. :65-79
In this paper, we propose a new fuzzy forecasting method based on two-factors second-order fuzzy-trend logical relationship groups (TSFTLRGs), particle swarm optimization (PSO) techniques and similarity measures between the subscripts of fuzzy sets (
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::15a439fb9f95acd10a7ed393616f4c9d
https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.11.004
https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.11.004
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Nghiem Van Tinh, Nguyen Cong Dieu
Publikováno v:
FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2017.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::c4aa7b8e16ce483d72fc08a041b94dd8
https://doi.org/10.15625/vap.2017.0002
https://doi.org/10.15625/vap.2017.0002
Autor:
Nghiem Van Tinh, Nguyen Cong Dieu
Publikováno v:
Advances in Information and Communication Technology ISBN: 9783319490724
Fuzzy forecasting approaches are mainly based on the modeling of fuzzy logical relationships of the historical data. In this paper, an improved model for forecasting stock market indices which combines the High-order Time-Variant Fuzzy Logical Relati
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::ec46e0bd3ef7bbf7c167e84bb1e17b91
https://doi.org/10.1007/978-3-319-49073-1_18
https://doi.org/10.1007/978-3-319-49073-1_18
Autor:
Shyi-Ming Chen, Nai-Yi Wang
Publikováno v:
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics). 40:1343-1358
In this paper, we present a new method to predict the Taiwan Stock Exchange Capitalization Weighted Stock Index (TAIEX) based on fuzzy-trend logical relationship groups (FTLRGs). The proposed method divides fuzzy logical relationships into FTLRGs bas
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::af12422aa5a3e3ad4e200058fc99e637
https://doi.org/10.1109/tsmcb.2009.2038358
https://doi.org/10.1109/tsmcb.2009.2038358
Autor:
Wen-Shan Jian, 簡文珊
103
In this thesis, we propose two new fuzzy forecasting methods to deal with forecasting problems based on fuzzy logical relationships, fuzzy-trend logical relationship groups, K-means clustering algorithm, similarity measures and particle swar
In this thesis, we propose two new fuzzy forecasting methods to deal with forecasting problems based on fuzzy logical relationships, fuzzy-trend logical relationship groups, K-means clustering algorithm, similarity measures and particle swar
Externí odkaz:
http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/54195019537890008557