A Fuzzy-Neural Ensemble and Geometric Rule Fusion Approach for Scheduling a Wafer Fabrication Factory

Table 6

An illustrative example.

𝑗	𝑢	𝑥𝑗1	𝑥𝑗2	𝑥𝑗3	𝑥𝑗4	𝑥𝑗5	𝑥𝑗6	RCTE𝑗𝑢
1	197	0.300	0.485	0.900	0.367	0.367	0.162	0.667
2	192	0.500	0.604	0.900	0.367	0.367	0.362	0.698
3	188	0.300	0.248	0.100	0.456	0.500	0.163	0.758
4	202	0.500	0.159	0.900	0.100	0.233	0.203	0.738
5	187	0.500	0.604	0.100	0.544	0.567	0.349	0.675
6	184	0.500	0.396	0.900	0.722	0.700	0.279	0.703
7	197	0.300	0.426	0.900	0.633	0.367	0.314	0.719
8	184	0.300	0.574	0.900	0.811	0.567	0.314	0.727
9	178	0.500	0.811	0.900	0.900	0.633	0.314	0.670
10	212	0.300	0.752	0.900	0.633	0.567	0.106	0.783
11	177	0.300	0.900	0.900	0.722	0.633	0.106	0.697
12	186	0.300	0.426	0.900	0.544	0.500	0.106	0.736
13	199	0.300	0.396	0.900	0.456	0.567	0.106	0.713
14	195	0.300	0.159	0.900	0.544	0.567	0.100	0.806
15	223	0.500	0.189	0.100	0.278	0.367	0.291	0.858
16	223	0.300	0.781	0.100	0.456	0.300	0.168	0.900
17	206	0.100	0.722	0.900	0.189	0.100	0.105	0.722
18	212	0.100	0.367	0.900	0.367	0.433	0.105	0.833
19	168	0.500	0.544	0.900	0.278	0.167	0.351	0.614
20	200	0.500	0.426	0.900	0.278	0.167	0.351	0.678
21	140	0.100	0.841	0.900	0.367	0.167	0.142	0.445
22	156	0.300	0.130	0.100	0.456	0.167	0.162	0.548
23	206	0.300	0.396	0.900	0.633	0.633	0.123	0.820
24	152	0.300	0.515	0.900	0.811	0.767	0.123	0.506
25	187	0.100	0.544	0.100	0.722	0.700	0.123	0.633
26	185	0.500	0.781	0.900	0.722	0.433	0.319	0.634
27	137	0.500	0.663	0.900	0.722	0.567	0.260	0.423
28	151	0.700	0.396	0.900	0.811	0.633	0.620	0.486
29	148	0.500	0.100	0.900	0.722	0.567	0.250	0.402
30	173	0.300	0.426	0.900	0.722	0.700	0.216	0.667
31	161	0.300	0.307	0.900	0.722	0.767	0.158	0.486
32	108	0.500	0.396	0.900	0.811	0.700	0.264	0.155
33	115	0.300	0.870	0.900	0.900	0.900	0.302	0.164
34	100	0.300	0.485	0.900	0.633	0.633	0.337	0.150
35	97	0.900	0.396	0.900	0.900	0.633	0.900	0.100