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Rough subspace neuro-fuzzy system

机译：粗糙空间神经模糊系统

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The missing values can be an important obstacle and challenging problem in data analysis. The paper presents the neuro-fuzzy system that handles incomplete data. The system is complete: it can extract the fuzzy rule base from both complete and incomplete data and can elaborate answers for complete and incomplete data. The second major feature of the system is the assignment of weights to attributes in fuzzy rules. The weights are assigned locally: each fuzzy rule has its own weights for attributes. This feature may improve the precision of answers elaborated by the system and may reveal relations between attributes in the data set.
机译：缺失值可能是数据分析中的重要障碍和挑战性问题。本文介绍了处理不完整数据的神经模糊系统。该系统是完整的：它可以从完整和不完整的数据中提取模糊规则库，并可以为完整和不完整的数据制定答案。系统的第二个主要特征是将权重分配给模糊规则中的属性。权重在本地分配：每个模糊规则都有自己的属性权重。此功能可以提高系统制定的答案的准确性，并可以揭示数据集中属性之间的关系。

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