Given input data, there are several

Given input data, there are several de-fuzzification techniques to determine the class label. The winner-takes-all approach and majority vote are two commonly used defuzzification techniques. Winner refers to the rule with maximum CFj. When using fuzzy logic, it is difficult for an expert to provide a “good” definition of membership functions. Genetic algorithms have been proven [36, 261] to be successful at tuning membership functions.

Kết quả (Việt) 1:

Với đầu vào dữ liệu, có một số de-fuzzification kỹ thuật để xác định nhãn lớp. Người chiến thắng-mất-tất cả phương pháp tiếp cận và đa số phiếu là hai defuzzification thường được sử dụng kỹ thuật. Người chiến thắng đề cập đến sự cai trị với tối đa CFj. Khi sử dụng logic mờ, nó là khó khăn cho một chuyên gia để cung cấp một định nghĩa "tốt" của chức năng thành viên. Thuật toán di truyền đã được chứng minh [36, 261] để thành công ở điều chỉnh chức năng thành viên.

Kết quả (Việt) 2:

Dữ liệu đầu vào cho trước, có một số kỹ thuật de-fuzzification để xác định các nhãn lớp. Người chiến thắng-có-tất cả phương pháp tiếp cận và đa số phiếu là hai kỹ thuật defuzzification thường được sử dụng. Winner đề cập đến các quy tắc với CFj tối đa. Khi sử dụng logic mờ, rất khó cho một chuyên gia để cung cấp một định nghĩa "tốt" của hàm thành viên. Các thuật toán di truyền đã được chứng minh [36, 261] để thành công ở hàm thành viên điều chỉnh.