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Coleção Digital

Avançada


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Título: FUZZY LINEAR REGRESSIVE MODELS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ANTONIO JOSE CORREIA SAMPAIO

Colaborador(es):  ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
Número do Conteúdo: 7440
Catalogação:  07/11/2005 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7440@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7440@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7440

Resumo:
In this dissertation a Fuzzy Piece-Wise Linear Regressive model FPLieR is developed. The model´s structure combines linear regressive models with fuzzy logic´s grade of membership in a piece-wise fashion. A comparision is made between this model and the linear regression one. The results show that FPLieR is able to find the linear substructure of simulated data and that in most cases it presents a good fit.

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