ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید

Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
CIVILICAWe Respect the Science
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
عنوان
مقاله

Mutual Information based Fuzzy Inference System for Classification Problems

سال انتشار: 1399
کد COI مقاله: JR_JAISIS-1-1_003
زبان مقاله: انگلیسیمشاهد این مقاله: 9
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 11 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله Mutual Information based Fuzzy Inference System for Classification Problems

Mahdi Ilbeygi - Department of Computer Engineering, Iran University of Science and Technology (IUST), Tehran, Iran
Mohammad Reza Kangavari - Department of Computer Engineering, Iran University of Science and Technology (IUST), Tehran, Iran

چکیده مقاله:

Fuzzy inference system (FIS) is one of the most powerful inference systems that is widely used in the field of classification. Indeed, in this approach, FIS is engaged to create a mapping from features (inputs) onto classes (outputs) using fuzzy set theory. So far, many efforts have been made to improve classification accuracy performed by FIS. Generally, these efforts have been put in the following areas: efficient fuzzy rule generation, fuzzy membership function tuning, fuzzy rule weight tuning, feature selection for the antecedent part of fuzzy rules, and so on. In this paper, we consider this issue and propose a method based on mutual information for applying the impact factor of input parameters on the fuzzy inference process for improving the accuracy of fuzzy classification. Finally, we test our proposed method for boosting classification on six different problems using manual and auto-generated FIS. The method provided promising classification results confirming its correctness.

کلیدواژه ها:

Fuzzy inference system, Fuzzy classification, Mutual Information, Fusion Operator, Auto Generated FIS

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/1170485/

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
Ilbeygi, Mahdi و Kangavari, Mohammad Reza,1399,Mutual Information based Fuzzy Inference System for Classification Problems,,,,,https://civilica.com/doc/1170485

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1399, Ilbeygi, Mahdi؛ Mohammad Reza Kangavari)
برای بار دوم به بعد: (1399, Ilbeygi؛ Kangavari)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله | من نویسنده این مقاله هستم

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز: دانشگاه دولتی
تعداد مقالات: 21,157
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.

پشتیبانی