Молимо вас користите овај идентификатор за цитирање или овај линк до ове ставке:
https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/10399
Назив: | Sparse regularized fuzzy regression | Аутори: | Rapaić D. Krstanović, Lidija Ralević, Nebojša Obradović, Ratko Klipa D. |
Датум издавања: | 1-јан-2019 | Часопис: | Applicable Analysis and Discrete Mathematics | Сажетак: | © 2019 University of Belgrade. In this work, we focus on two things: First, in addition to the data measurement uncertainty, we develop a novel probabilistic model by imposing the additive noise in the classical fuzzy regression model. We obtain the baseline LS estimation as the maximum likelihood estimation for regression parameters. Moreover, by assuming the heavy tail distribution and by introducing the Huber norm instead of square in the cost function, we obtain more general robust fuzzy M-estimator, much more suitable for modeling the outliers often present in the data sets. | URI: | https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/10399 | ISSN: | 14528630 | DOI: | 10.2298/AADM171227021R |
Налази се у колекцијама: | FTN Publikacije/Publications |
Приказати целокупан запис ставки
SCOPUSTM
Навођења
2
проверено 10.05.2024.
Преглед/и станица
25
Протекла недеља
12
12
Протекли месец
0
0
проверено 10.05.2024.
Google ScholarTM
Проверите
Алт метрика
Ставке на DSpace-у су заштићене ауторским правима, са свим правима задржаним, осим ако није другачије назначено.