If si < x then divide the two adjac

If si < x then divide the two adjacent data into
different groups;
else put them into the same group.
After the above operation, we can obtain the
result formed as (y:, Rj), meaning that the ith out-
put data will be clustered into the Rj, where
Ri means the jth produced fuzzy region.
Example 4. Assume a is set at 0.8. The training
examples are then grouped as follows:
Substep (le): Determine membership jimctions of
the output space. For simplicity, triangle member-
ship functions are used here for each linguistic
variable. A triangle membership function can be
defined by a triad (a, b,c) as Fig. 5 shows (not
necessarily symmetric).
In this substep, we propose a heuristic method
for determining these three parameters. First,
we assume that the center point b lies at the
center-of-gravity of the group. Next, we try to
find the membership values of two boundary train-
ing outputs in the group, where “boundary training
outputs” mean the minimum and maximum out-
puts in that group. The two end points a and c
of the output membership function can then be
found through the extrapolation of b and the
two boundary training outputs. The following
four procedures are then used to achieve this
purpos

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถ้าศรี < x แล้วหารสองข้อมูลที่ติดกันเป็น กลุ่มต่าง ๆ อื่น ทำให้พวกเขาเป็นกลุ่มเดียวกัน หลังจากการดำเนินการข้างต้น เราได้รับการ ส่งผลให้เกิดเป็น (y: Rj), หมายความ ว่า เช็คระยะ-ใส่ข้อมูลจะภูมิใน Rj ที่ Ri jth ผลิตภูมิภาคเลือนขึ้น ตัวอย่างที่ 4 สมมติที่ตั้งอยู่ที่ 0.8 การฝึกอบรม ตัวอย่างแล้วจัดกลุ่มเป็นดังนี้: Substep (le): กำหนด jimctions เป็นสมาชิกของ พื้นที่แสดงผล สำหรับความเรียบง่าย สามเหลี่ยมสมาชิก-ฟังก์ชั่นจัดส่งที่ใช้ที่นี่สำหรับแต่ละภาษา ตัวแปร ฟังก์ชันสมาชิกสามเหลี่ยมสามารถ กำหนด โดย triad (a, b, c) เป็นรูปที่ 5 แสดงไม่ จำเป็นต้องสมมาตร) ใน substep นี้ เราเสนอวิธีศึกษาสำนึก สำหรับการกำหนดพารามิเตอร์เหล่านี้สาม ครั้งแรก เราสมมติว่า ศูนย์จุด b อยู่ที่การ ศูนย์ของแรงโน้มถ่วงของกลุ่ม ถัดไป เราพยายามที่จะ ค้นหาค่าสมาชิกของรถไฟสองขอบกำลังแสดงผลในกลุ่ม ที่ "ขอบเขตการฝึกอบรม เอาต์พุ"หมายถึง ความต่ำสุด และสูงสุดออก-ทำให้ในกลุ่มนั้น จุดปลายทั้งสอง a และ c สมาชิกผลลัพธ์ ฟังก์ชันนั้นสามารถ พบผ่านหามวลอะตอมของ b และ ขอบเขตการฝึกจับ ต่อไปนี้ ขั้นตอนที่ 4 จะมีการใช้เพื่อให้บรรลุนี้ การอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หาก Si <X แล้วหารสองข้อมูลที่อยู่ติดกันเข้าไปใน
กลุ่มที่แตกต่างกัน
. อื่นทำให้พวกเขาเป็นกลุ่มเดียวกัน
หลังจากการดำเนินการข้างต้นเราสามารถได้รับ
ผลที่เกิดขึ้นเป็น (y :, Rj) ซึ่งหมายความว่าที่ i ออก
ใส่ข้อมูลจะ จะเข้าไปในคลัสเตอร์ Rj ที่
Ri หมายความ jth ที่ผลิตภูมิภาคเลือน.
ตัวอย่าง 4. ถือว่าเป็นชุดที่ 0.8 การฝึกอบรม
ตัวอย่างจะถูกจัดกลุ่มแล้วดังนี้
substep (Le): ตรวจสอบ jimctions สมาชิกของ
พื้นที่เอาท์พุท สำหรับความเรียบง่ายสามเหลี่ยมสมาชิกภาพ
ฟังก์ชั่นที่มีการใช้เรือที่นี่สำหรับแต่ละภาษา
ตัวแปร ฟังก์ชั่นสมาชิกสามเหลี่ยมสามารถ
กำหนดโดยสาม (A, B, C) ​​เป็นรูป 5 การแสดง (ไม่
จำเป็นต้องสมมาตร).
ใน substep นี้เราจึงนำเสนอวิธีการแก้ปัญหา
สำหรับการกำหนดสามพารามิเตอร์เหล่านี้ ครั้งแรกที่
เราคิดว่าเป็นจุดศูนย์ B อยู่ที่
แรงโน้มถ่วงของศูนย์ของของกลุ่ม ต่อไปเราพยายามที่จะ
หาค่าสมาชิกของทั้งสองเขตแดน train-
เอาท์พุทไอเอ็นจีในกลุ่มที่ "การฝึกอบรมขอบเขต
เอาท์พุท" หมายถึงต่ำสุดและสูงสุดออก
ทำให้ในกลุ่มนั้น ที่สองจุดสิ้นสุดและ C
การทำงานของสมาชิกที่ส่งออกนั้นจะสามารถ
พบได้ผ่านการคาดการณ์ของ B และที่
สองออกฝึกอบรมเขตแดน ต่อไปนี้
สี่ขั้นตอนการถูกนำมาใช้เพื่อให้บรรลุนี้
purpos

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ถ้าศรี < x แล้วแบ่งข้อมูลเป็นสองที่อยู่ติดกันกลุ่มที่แตกต่างกันแล้วใส่ไว้ในกลุ่มเดียวกันหลังจากการดำเนินการข้างต้น เราสามารถได้รับผลที่เกิดขึ้น ( Y : RJ ) ความหมายว่า - อ.ข้อมูลที่ใส่จะเป็นแบบที่ลงในอาร์เจริ หมายถึง jth ผลิตแบบภูมิภาคตัวอย่างที่ 4 ถือว่าเป็นชุดที่ 0.8 . การฝึกอบรมตัวอย่างจะถูกจัดกลุ่มดังนี้substep ( Le ) : ศึกษา jimctions ของสมาชิกออกพื้นที่ ความเรียบง่ายสามเหลี่ยม - สมาชิกฟังก์ชันที่ใช้สำหรับแต่ละภาษาตัวแปร ฟังก์ชันสามเหลี่ยม สมาชิกสามารถที่กำหนดโดยแก๊ง ( A , B , C ) เป็นรูปที่ 5 แสดง ( ไม่แปลสมมาตร )ใน substep นี้เราเสนอวิธีฮิวริสติกเพื่อกำหนดเหล่านี้สามพารามิเตอร์ ครั้งแรกเราสันนิษฐานว่า จุด B อยู่ที่ศูนย์ศูนย์ของแรงโน้มถ่วงของกลุ่ม ต่อไป เราพยายามหาค่าขอบเขตรถไฟ - สองสมาชิกโดยผลผลิตในกลุ่มที่ " ขอบเขตของการฝึกอบรมผลผลิต " หมายถึงต่ำสุดและสูงสุดออกให้อยู่ในกลุ่มนั้น สองจุดสิ้นสุด และ ซีของผลผลิตของสมาชิกฟังก์ชันนั้น จะสามารถพบผ่านทำไม B และผลการฝึกอบรมสองขอบ ต่อไปนี้สี่วิธีการที่ใช้เพื่อให้บรรลุนี้purpos