Наукова електронна бібліотека
періодичних видань НАН України

Алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур

Репозиторій DSpace/Manakin

Показати простий запис статті

dc.contributor.author Новоселова, Н.А.
dc.contributor.author Том, И.Э.
dc.date.accessioned 2014-03-31T11:21:09Z
dc.date.available 2014-03-31T11:21:09Z
dc.date.issued 2011
dc.identifier.citation 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. uk_UA
dc.identifier.issn 1561-5359
dc.identifier.uri http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58810
dc.description.abstract 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. uk_UA
dc.description.abstract 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. uk_UA
dc.description.abstract 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. uk_UA
dc.language.iso ru uk_UA
dc.publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України uk_UA
dc.relation.ispartof Штучний інтелект
dc.subject Моделирование объектов и процессов uk_UA
dc.title Алгоритм обучения нечеткого классификатора с использованием генетических процедур uk_UA
dc.title.alternative Алгоритм навчання нечіткого класифікатора з використанням генетичних процедур uk_UA
dc.title.alternative Learning Algorithm of Fuzzy Classifier with Genetic Procedures uk_UA
dc.type Article uk_UA
dc.status published earlier uk_UA
dc.identifier.udc 004.8


Файли у цій статті

Ця стаття з'являється у наступних колекціях

Показати простий запис статті

Пошук


Розширений пошук

Перегляд

Мій обліковий запис