Алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур
В статье рассматривается новый алгоритм обучения нечеткого классификатора, позволяющий с помощью генетических процедур обучать одновременно как базу правил, так и базу данных нечеткого классификатора (параметры функций принадлежности элементов предпосылки правила). Специально разработанные генетичес...
Збережено в:
| Дата: | 2011 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2011
|
| Назва видання: | Штучний інтелект |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58810 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур / Н.А. Новоселова, И.Э. Том // Штучний інтелект. — 2011. — № 1. — С. 218-228. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-58810 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-588102014-04-01T03:01:19Z Алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур Новоселова, Н.А. Том, И.Э. Моделирование объектов и процессов В статье рассматривается новый алгоритм обучения нечеткого классификатора, позволяющий с помощью генетических процедур обучать одновременно как базу правил, так и базу данных нечеткого классификатора (параметры функций принадлежности элементов предпосылки правила). Специально разработанные генетические процедуры позволяют параллельно оптимизировать несколько критериев, отвечающих за точность, интерпретируемость и компактность нечеткого классификатора. Сравнительное тестирование разработанного алгоритма с зарубежными аналогами на тестовом наборе данных Wine показало его преимущество в части интерпретируемости при сохранении высокой точности классификации. Розглядається новий алгоритм навчання нечіткого класифікатора, що дозволяє за допомогою генетичних процедур навчати одночасно як базу правил, так і базу даних нечіткого класифікатора (параметри функцій приналежності елементів передумови правила). Спеціально розроблені генетичні процедури дозволяють паралельно оптимізувати кілька критеріїв, відповідальних за точність, інтерпретованість і компактність нечіткого класифікатора. Порівняльне тестування розробленого алгоритму із закордонними аналогами на тестовому наборі даних Wine показало його перевагу у частині інтерпретованості при збереженні високої точності класифікації. In the paper the new learning algorithm of fuzzy classifier (FK) is proposed, which uses the genetic procedures to simultaneously adjust both the rule base and data base (the parameters of membership function of rule premises) of FK. The specially developed genetic procedures permit to optimize in parallel several criteria, responsible for classification accuracy, simplicity and compactness of fuzzy classifier. The comparative analysis of developed algorithm on the testing dataset Wine shows its advantage over foreign analogs according to interpretability of results preserving the high classification accuracy. 2011 Article Алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур / Н.А. Новоселова, И.Э. Том // Штучний інтелект. — 2011. — № 1. — С. 218-228. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58810 004.8 ru Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Моделирование объектов и процессов Моделирование объектов и процессов |
| spellingShingle |
Моделирование объектов и процессов Моделирование объектов и процессов Новоселова, Н.А. Том, И.Э. Алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур Штучний інтелект |
| description |
В статье рассматривается новый алгоритм обучения нечеткого классификатора, позволяющий с помощью генетических процедур обучать одновременно как базу правил, так и базу данных нечеткого классификатора (параметры функций принадлежности элементов предпосылки правила). Специально разработанные генетические процедуры позволяют параллельно оптимизировать несколько критериев, отвечающих за точность, интерпретируемость и компактность нечеткого классификатора. Сравнительное тестирование разработанного алгоритма с зарубежными аналогами на тестовом наборе данных Wine показало его преимущество в части интерпретируемости при сохранении высокой точности классификации. |
| format |
Article |
| author |
Новоселова, Н.А. Том, И.Э. |
| author_facet |
Новоселова, Н.А. Том, И.Э. |
| author_sort |
Новоселова, Н.А. |
| title |
Алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур |
| title_short |
Алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур |
| title_full |
Алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур |
| title_fullStr |
Алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур |
| title_full_unstemmed |
Алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур |
| title_sort |
алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| publishDate |
2011 |
| topic_facet |
Моделирование объектов и процессов |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58810 |
| citation_txt |
Алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур / Н.А. Новоселова, И.Э. Том // Штучний інтелект. — 2011. — № 1. — С. 218-228. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
| series |
Штучний інтелект |
| work_keys_str_mv |
AT novoselovana algoritmobučeniânečetkogoklassifikatorasispolʹzovaniemgenetičeskihprocedur AT tomié algoritmobučeniânečetkogoklassifikatorasispolʹzovaniemgenetičeskihprocedur |
| first_indexed |
2023-10-18T18:33:00Z |
| last_indexed |
2023-10-18T18:33:00Z |
| _version_ |
1796144512902365184 |