Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Fuzzy rule systems have found a wide range of applications in many fields of science and technology. Traditionally, fuzzy rules are generated from human expert knowledge or human heuristics for relatively simple systems. In the last few years, data-driven fuzzy rule generation has been very active. Compared to heuristic fuzzy rules, fuzzy rules generated from data are able to extract more profound knowledge for more complex systems. This book presents a number of approaches to the generation of fuzzy rules from data, ranging from the direct fuzzy inference based to neural net- works and evolutionary algorithms based fuzzy rule generation. Besides the approximation accuracy, special attention has been paid to the interpretabil- ity of the extracted fuzzy rules. In other words, the fuzzy rules generated from data are supposed to be as comprehensible to human beings as those generated from human heuristics. To this end, many aspects of interpretabil- ity of fuzzy systems have been discussed, which must be taken into account in the data-driven fuzzy rule generation. In this way, fuzzy rules generated from data are intelligible to human users and therefore, knowledge about unknown systems can be extracted.