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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ σ τ υ φ χ ψ ω
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      Fuzzy regression using regularlization method based on Tanaka's model

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      Regularlization approach to regression can be easily found in Statistics and Information Science literature. The technique of regularlization was introduced as a way of controlling the smoothness properties of regression function. In this paper, we have presented a new method to evaluate linear and non-linear fuzzy regression model based on Tanaka's model using the idea of regularlization technique. Especially this method is a very attractive approach to model non -linear fuzzy data.
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      Regularlization approach to regression can be easily found in Statistics and Information Science literature. The technique of regularlization was introduced as a way of controlling the smoothness properties of regression function. In this paper, we ha...

      Regularlization approach to regression can be easily found in Statistics and Information Science literature. The technique of regularlization was introduced as a way of controlling the smoothness properties of regression function. In this paper, we have presented a new method to evaluate linear and non-linear fuzzy regression model based on Tanaka's model using the idea of regularlization technique. Especially this method is a very attractive approach to model non -linear fuzzy data.

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