A QUADRATIC MARGIN-BASED MODEL FOR WEIGHTING FUZZY CLASSIFICATION RULES INSPIRED BY SUPPORT VECTOR MACHINES
محل انتشار: مجله سیستم های فازی، دوره: 10، شماره: 4
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 131
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-10-4_004
تاریخ نمایه سازی: 3 تیر 1401
چکیده مقاله:
Recently, tuning the weights of the rules in Fuzzy Rule-Base Classification Systems is researched in order to improve the accuracy of classification. In this paper, a margin-based optimization model, inspired by Support Vector Machine classifiers, is proposed to compute these fuzzy rule weights. This approach not only considers both accuracy and generalization criteria in a single objective function, but also is independent of any order in presenting data patterns or fuzzy rules. It has a global optimum solution and needs only one regularization parameter C to be adjusted. In addition, a rule reduction method is proposed to eliminating low weighted rules and having a compact rule-base. This method is compared with some greedy, reinforcement and local search rule weighting methods on ۱۳ standard datasets. The experimental results show that, the proposed method significantly outperforms the other ones especially from the viewpoint of generalization.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Taheri
Department of Computer Science & Engineering & IT, Shiraz University, Shiraz, Fars, Iran
Hamid Azad
Department of Electrical Engineering, Science & Research Branch, Islamic Azad University, Marvdasht, Fars, Iran
Koorush Ziarati
Department of Computer Science & Engineering & IT, Shiraz Uni- versity, Shiraz, Fars, Iran
Reza Sanaye
Department of Computer Science & Engineering & IT, Shiraz Univer- sity, Shiraz, Fars, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :