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Fuzzy clustering Algorithms" IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 7, NO4. 1999.
[7]S. K. Oh, Witold Pedrycz, "Identification of Fuzzy Systems by means of an auto-tuning algorithm and its application to nonlinear systems", Fuzzy Sets and Systems, Vol. 115, pp. 205-230, 2000.
[8]S. S. Kim, K. C. K
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Fuzzy Sets”, inform and Control, 1965
Fuzzy Sets
Fuzz란 본래 “잔털”이라는 의미
개개의 대상물에 대해서 그 성질의 유무를 결정하려고 하면 예 또는 아니오 만으로는 평가하기 어려운 듯한 애매한 성질의 집합을 퍼지집합(Fuzzy sets)라 한다.
다양한
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)가 구분적 연속
2. 퍼지수의 표현
3. 확장원리
Ⅷ. 퍼지이론과 퍼지집합
1. 일반적인 집합(Crisp Sets)
2. 퍼지 집합(Fuzzy Sets)
1) 소속도(membership grade,membership degree)
2) 퍼지 집합(fuzzy set)
Ⅸ. 향후 퍼지이론의 전망
Ⅹ. 결론
참고문헌
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Fuzzy Sets)
2) 퍼지숫자의 대수
3) 언어측정 변수
3. 퍼지모형에 의한 경쟁력 평가의 주요단계
1) [단계 1] 문제의 계층적 구조의 파악
2) [단계 2] 핵심성공요인들의 상대적 중요도의 결정
3) [단계 3] 기업들의 성과평가
Ⅵ. 기업가
참고문헌
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필요로 하는 무형요인(intangible factors)
2) 기업의 경쟁력에 대한 전반전 평가가 어려움
2. 퍼지집합이론의 기초개념
1) 퍼지집합(Fuzzy Sets)
2) 퍼지숫자의 대수
3) 언어측정 변수
Ⅷ. 퍼지와 관광정보시스템 사례
Ⅸ. 결론
참고문헌
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