Hľadaj Zobraz: Univerzity Kategórie Rozšírené vyhľadávanie

45 035   projektov
0 nových

Konštrukcia opakovateľnej fuzzy klasifikácie

«»
Prípona
.doc
Typ
analýza
Stiahnuté
2 x
Veľkosť
0,1 MB
Jazyk
slovenský
ID projektu
7603
Posledná úprava
12.04.2018
Zobrazené
1 121 x
Autor:
-
Facebook icon Zdieľaj na Facebooku
Detaily projektu
Popis:
klasifikátora založeného na inicializácii fuzzy zhlukovaní. Najprv je rozanalyzovaná presnosť a povinné podmienky opakovateľnosti. Počiatočný fuzzy klasifikačný systém je identifikovaný použitím fuzzy zhlukovacím algoritmom a počet fuzzy pravidiel je určený meraním správnosti zhluku. Metóda spájania fuzzy množín bola odvodená za účelom zredukovania počiatočného modelu, aby sa zlepšila jeho opakovateľnosť. Genetický algoritmus je použitý na optimalizáciu modelu za účelom zvýšenia presnosti. Tento prístup je aplikovaný do klasifikačného problému testov Iris, pričom výsledky ukazujú jeho správnosť.

Fuzzy systémy boli úspešne použité na rôzne klasifikačné problémy kvôli ich silnej schopnosti zvládania nestálosti a nejasnosti. Pre jednoduchý systém môžeme získať fuzzy klasifikačný systém použitím expertných skúseností, ale pre zložitý systém, kde sú expertné skúsenosti nekompletné, alebo neexistujú, je to veľmi ťažké. Ako modelovať fuzzy klasifikačný systém z dát sa stalo zameraním výskumu v posledných rokoch.

Rôzne techniky vrátane zhlukovacích metód, genetických algoritmov a neuro-fuzzy sietí boli použité na automatické určovanie a učenie sa klasifikačných systémov priamo z dát. Napríklad Abe [1] aplikoval zhlukovacie techniky na to, aby rozdelil označkované dáta pre každú triedu do zhlukov a vybudoval fuzzy pravidlá s eliptickými oblasťami pre každú oblasť. Po nastavení bol vybratý fuzzy klasifikátor s najväčšou mierou rozlíšenia.

Hoci sa všetky tieto technológie zameriavajú na presnosť, ktorá napasuje dáta s čo najväčšou presnosťou, zanedbávajú opakovateľnosť získanej fuzzy klasifikácie, čo je primárnym merítkom fuzzy systémov a je to najdôležitejšia funkcia, ktorá odlišuje fuzzy systémy od ostatných modelov. Za účelom zvýšenia opakovateľnosti fuzzy klasifikačných systémov bolo vyvinutých niekoľko metód.

Kľúčové slová:

klasifikačný systém; fuzzy zhlukovanie; opakovateľnosť; presnosť

algoritmus



Obsah:
  • Úvod
    Úvodná analýza
    Opakovateľný fuzzy klasifikátor
    Genetický algoritmus GA
    Príklad
    Zhodnotenie
    Literatúra

Zdroje:
  • S. Abe, R. Thawonmas. “A fuzzy classifier with ellipsoidal regions”. IEEE Trans. Fuzzy Systems, 1997, 5: 358-368.
  • H. Ishibuchi, T Yamamoto. “Effects of three-objective genetic rule selection on the generalization ability of fuzzy rule-based systems”. Proc. 2nd Int. Conf. Evolutionary Multi-Criterion Optimization, Faro, Portugal, 2003.4.608-622.
  • J. Abonyi, H. Roubos, F. Szeifert. “Data-Driven Generation of Compact, Accurate, and Linguistically Sound Fuzzy Classifiers Based on a Decision Tree Initialization”. International Journal of Approximate Reasoning, 2003, 32: 1-21.