Книги з теми "Fuzzy clusters"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-32 книг для дослідження на тему "Fuzzy clusters".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте книги для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Miyamoto, Sadaakio. Fuzzy sets in information retrieval and cluster analysis. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1990.
Знайти повний текст джерелаDeimer, Reinhard. Unscharfe Clusteranalysemethoden: Eine problemorientierte Darstellung zur unscharfen Klassifikation gemischter Daten. Idstein: Schulz-Kirchner, 1986.
Знайти повний текст джерелаFrank, Höppner, ed. Fuzzy cluster analysis: Methods for classification, data analysis, and image recognition. Chichester ; New York: J. Wiley, 1999.
Знайти повний текст джерелаMiyamoto, Sadaaki. Algorithms for fuzzy clustering: Methods in c-means clustering with applications. Berlin: Springer, 2008.
Знайти повний текст джерелаMiyamoto, Sadaaki. Fuzzy sets in information retrieval and cluster analysis. Dordrecht: Kluwer Academic, 1990.
Знайти повний текст джерелаMiyamoto, Sadaaki. Fuzzy Sets in Information Retrieval and Cluster Analysis. Dordrecht: Springer Netherlands, 1990.
Знайти повний текст джерелаMiyamoto, Sadaaki. Fuzzy Sets in Information Retrieval and Cluster Analysis. Dordrecht: Springer Netherlands, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-015-7887-5.
Повний текст джерелаBoreiko, Dimitri. EMU and accession countries: Fuzzy cluster analysis of membership. Wien: Oesterreichische Nationalbank, 2002.
Знайти повний текст джерела1939-, Bezdek James C., ed. Fuzzy models and algorithms for pattern recognition and image processing. Boston: Kluwer Academic Publ., 1999.
Знайти повний текст джерелаViattchenin, Dmitri A. A heuristic approach to possibilistic clustering: Algorithms and applications. Heidelberg: Springer, 2013.
Знайти повний текст джерелаLemeshewsky, George. Land cover classification from SPOT multispectral and panchromatic images using neural network classification of fuzzy clustered spectral and textural features. [Reston, VA]: U.S. Geological Survey, 1995.
Знайти повний текст джерелаFuzzy Sets & their Application to Clustering & Training (CRC Press International Series on Computational Intelligence). CRC, 2000.
Знайти повний текст джерелаDumitrescu, D., Lakhmi C. Jain, and Beatrice Lazzerini. Fuzzy Sets and Their Application to Clustering and Training. Taylor & Francis Group, 2000.
Знайти повний текст джерелаFuzzy-Clusteranalyse: Verfahren für die Bilderkennung, Klassifizierung und Datenanalyse. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 1997.
Знайти повний текст джерелаHöppner, Frank, Frank Klawonn, Thomas Runkler, and Rudolf Kruse. Fuzzy Cluster Analysis: Methods for Classification, Data Analysis and Image Recognition. Wiley, 1999.
Знайти повний текст джерелаMiyamoto, Sadaaki, Hidetomo Ichihashi, and Katsuhiro Honda. Algorithms for Fuzzy Clustering: Methods in c-Means Clustering with Applications. Springer, 2010.
Знайти повний текст джерелаDumitrescu, D., Lakhmi C. Jain, and Beatrice Lazzerini. Fuzzy Sets and Their Application to Clustering and Training. Taylor & Francis Group, 2000.
Знайти повний текст джерелаHammah, Reginald Edmund. Intelligent delineation of rock discontinuity data using fuzzy cluster analysis. 1998.
Знайти повний текст джерелаBezdek, James C. Fuzzy Models for Pattern Recognition: Methods That Search for Structures in Data (Ieee Press Selected Reprint Series). Institute of Electrical & Electronics Enginee, 1992.
Знайти повний текст джерела1939-, Bezdek James C., Pal Sankar K, and IEEE Neural Networks Council, eds. Fuzzy models for pattern recognition: Methods that search for structures in data. New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 1992.
Знайти повний текст джерелаViattchenin, Dmitri A. A. A Heuristic Approach to Possibilistic Clustering: Algorithms and Applications. Springer, 2015.
Знайти повний текст джерелаFuzzy Methoden in der Wirtschaftsmathematik: Eine Einführung. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 2002.
Знайти повний текст джерелаFuzzy Models and Algorithms for Pattern Recognition and Image Processing (The Handbooks of Fuzzy Sets). Springer, 2005.
Знайти повний текст джерелаW, Campbell Janet, Feng Hui, and United States. National Aeronautics and Space Administration., eds. Fuzzy classification of ocean color satellite data for bio-optical algorithm constituent retrievals. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1998.
Знайти повний текст джерелаW, Campbell Janet, Feng Hui, and United States. National Aeronautics and Space Administration., eds. Fuzzy classification of ocean color satellite data for bio-optical algorithm constituent retrievals. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1998.
Знайти повний текст джерелаChaira, Tamalika. Medical Image Processing: Advanced Fuzzy Set Theoretic Techniques. Taylor & Francis Group, 2015.
Знайти повний текст джерелаChaira, Tamalika. Medical Image Processing: Advanced Fuzzy Set Theoretic Techniques. Taylor & Francis Group, 2015.
Знайти повний текст джерелаMedical Image Processing: Advanced Fuzzy Set Theoretic Techniques. Taylor & Francis Group, 2015.
Знайти повний текст джерелаChaira, Tamalika. Medical Image Processing. Taylor & Francis Group, 2015.
Знайти повний текст джерелаChaira, Tamalika. Medical Image Processing. Taylor & Francis Group, 2020.
Знайти повний текст джерелаAnn, Frazier, and Geological Survey (U.S.). National Mapping Division, eds. Land cover classification from SPOT multispectral and panchromatic images using neural network classification of fuzzy clustered spectral and textural features. [Reston, Va.]: U.S. Dept. of the Interior, U.S. Geological Survey, National Mapping Division, 1995.
Знайти повний текст джерелаLand cover classification from SPOT multispectral and panchromatic images using neural network classification of fuzzy clustered spectral and textural features. [Reston, Va.]: U.S. Dept. of the Interior, U.S. Geological Survey, National Mapping Division, 1995.
Знайти повний текст джерела