propfunctions: Tipos de funciones de propagación
In Asanfe/GridFCM: Fuzzy Cognitive Maps (FCM) for RepGrids and ImpGrids
propfunctions R Documentation
Tipos de funciones de propagación
Description
El paquete GridFCM permite tres funciones de propagación:
Inferencia de Kosko: Consiste en un producto matricial entre el vector de activación y la matriz de pesos. La nueva activación de los vértices depende de la activación de
sus transmisores y del peso de sus relaciones. Para utilizarla en la función fcminfer el argumento infer debe de ser igual a "k".
Inferencia Modificada de Kosko: Consiste en sumarle al estado actual de los vértices el producto matricial entre el vector de activación y la matriz de pesos. La nueva
activación de los vértices depende de la activación de sus transmisores, del peso de sus relaciones y del estado previo de la red. Para utilizarla en la función.
fcminfer el argumento infer debe de ser igual a "mk".
Inferencia reescalada: Similar a la modificada de Kosko pero con un reescalado de los valores. Para utilizarla en la función fcminfer el argumento infer
debe de ser igual a "r".
Asanfe/GridFCM documentation built on April 3, 2022, 8:16 p.m.
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Inferencia Modificada de Kosko: Consiste en sumarle al estado actual de los vértices el producto matricial entre el vector de activación y la matriz de pesos. La nueva
activación de los vértices depende de la activación de sus transmisores, del peso de sus relaciones y del estado previo de la red. Para utilizarla en la función.
fcminfer el argumento infer debe de ser igual a "mk".
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