I detta arbete presenteras en förlängning av Fuzzy Possibilistic C-Means (FPCM) algoritm med hjälp av Typ-2 Fuzzy Logic Techniques, och detta görs för att förbättra effektiviteten av FPCM algoritm. I syfte att observera resultatet av förslaget mot Interval typ 2 Fuzzy C-Means algoritm, flera experiment gjordes med hjälp av båda algoritmer med välkända datauppsättningar, såsom Vin, WDBC, Iris Flower, Jonosphere, Abalone och Cover type. Dessutom utfördes några experiment med hjälp av en annan uppsättning testbilder för att observera beteendet hos båda ovan nämnda algoritmer vid förbehandling av bilder. Vissa jämförelser görs mellan den föreslagna algoritmen och Interval Type-2 Fuzzy C-Means (IT2FCM) algoritm för att observera om den föreslagna metoden har bättre prestanda än denna algoritm.
I Rubio et al:s verk. REF a Extension of the Fuzzy Possibilistic Clustering Algorithm using Type-2 Fuzzy Logic Techniques presenteras.
An Extension of the Fuzzy Possibilistic Clustering Algorithm Using Type-2 Fuzzy Logic Techniques
{'venue': 'Adv. Fuzzy Systems', 'journal': 'Adv. Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}