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Identifying fuzzy models utilizing genetic programming
Bastian, A. ELSEVIER SCIENCE DIVISION 2000 p.333-350
Fuzzy modelling and identification with genetic algorithm based learning
Wu, B. ELSEVIER SCIENCE DIVISION 2000 p.351-365
Designing a fuzzy model by adaptive macroevolution genetic algorithms
Huang, Y. P. ELSEVIER SCIENCE DIVISION 2000 p.367-379
Entropy-based fuzzy clustering and fuzzy modeling
Yao, J. ELSEVIER SCIENCE DIVISION 2000 p.381-388
The WOWA operator and the interpolation function W: Chen and Otto's interpolation method revisited
Torra, V. ELSEVIER SCIENCE DIVISION 2000 p.389-396
Modeling uncertain data with fuzzy B-splines
Anile, A. M. ELSEVIER SCIENCE DIVISION 2000 p.397-410
Universal approximators for fuzzy functions
Buckley, J. J. ELSEVIER SCIENCE DIVISION 2000 p.411-415
Fuzzy relational predictive identification
Wong, C. H. ELSEVIER SCIENCE DIVISION 2000 p.417-426
Fuzzy efficiency measures in data envelopment analysis
Kao, C. ELSEVIER SCIENCE DIVISION 2000 p.427-437
Fuzzy dynamical systems-inverse and direct spectra
Srivastava, P. ELSEVIER SCIENCE DIVISION 2000 p.439-445
SJR(SCImago Journal Rank)는 스페인 Consejo Superior de Investigaciones Cintificas의 Felix de Moya 교수에 의해 개발된 것으로, '모든 인용은 동등하지 않다'는 전제를 기반으로 둔 학술지의 영향력 지수입니다.
구글의 Page Rank 알고리즘의 영향을 받아 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 저널에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가 됩니다. 또한 저널의 주제분야, 질과 명성이 모두 직접 영향을 미치는 평가 지료라고 할 수 있습니다.
Scopus 데이터의 인용정보를 활용하여 산출되며, Scopus에 등재되지 않은 OA 저널평가에도 유용합니다.