Modeling Neutrosophic Data by Self-Organizing Feature Map: MANETs Data Case Study

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

modeling loss data by phase-type distribution

بیمه گران همیشه بابت خسارات بیمه نامه های تحت پوشش خود نگران بوده و روش هایی را جستجو می کنند که بتوانند داده های خسارات گذشته را با هدف اتخاذ یک تصمیم بهینه مدل بندی نمایند. در این پژوهش توزیع های فیزتایپ در مدل بندی داده های خسارات معرفی شده که شامل استنباط آماری مربوطه و استفاده از الگوریتم em در برآورد پارامترهای توزیع است. در پایان امکان استفاده از این توزیع در مدل بندی داده های گروه بندی ...

a study on insurer solvency by panel data model: the case of iranian insurance market

the aim of this thesis is an approach for assessing insurer’s solvency for iranian insurance companies. we use of economic data with both time series and cross-sectional variation, thus by using the panel data model will survey the insurer solvency.

Spirometry Data Classification Using Self Organizing Feature Map Algorithm

In this work the classification of Force Expiratory volume in 1 second (FEV 1) in pulmonary function test is carried out using Spirometer and Self Organizing Feature Map Algorithm. Spirometry data are measure with flow volume spirometer from subject (N=100 including Noramal, and Abnormal) using standard data acquisition protocol. The acquire data are then used to classify FEV1. Self Organizing ...

متن کامل

Extended Self - Organizing Map on Transactional Data

In many application domains, transactions are the records of personal activities. Transactions always reveal personal behavior customs, so clustering the transactional data can divide individuals into different segments. Transactional data are often accompanied with a concept hierarchy, which defines the relevancy among all of the possible items in transactional data. However, most of clusterin...

متن کامل

Mining Biological Data Using Self-Organizing Map

This paper presents a novel method of mining biological data using a self-organizing map (SOM). After partitioning a set of protein sequences using SOM, conventional homology alignment is applied to each cluster to determine the conserved local motif (biological pattern) for the cluster. These local motifs are then regarded as rules for prediction and classification. In the application to the p...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Procedia Computer Science

سال: 2017

ISSN: 1877-0509

DOI: 10.1016/j.procs.2017.11.021