Introducing a New Classification Method using a CombinedApproach of Machine Learning and Multi-Criteria DecisionMaking
- سال انتشار: 1401
- محل انتشار: دومین کنفرانس بین المللی مهندسی برق، کامپیوتر، مکانیک و هوش مصنوعی
- کد COI اختصاصی: EECMAI02_032
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 231
نویسندگان
Department of Computer Science, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
Department of Computer Engineering, Islamic Azad University- Shiraz, Shiraz, Iran
Department of Computer Engineering, Islamic Azad university, Qazvin, Iran
چکیده
Decision-making issues have become very complicated and it is no longer possible to easilyassume the independence of criteria. Therefore, the use of Analytical Hierarchy Process(AHP) as one of the widely used methods in calculating the weight of criteria, which one ofits basic assumptions is non-dependence between criteria, has faced a problem. Therefore, inorder to optimize the parameters of the problem and increase the classification accuracy, theParticle swarm optimization algorithm will be used. The current research is developmental interms of its purpose, and quantitative in terms of data analysis method and mathematicalmodeling. In this paper, for the first time, a new hierarchical algorithm based on relationsbetween features will be presented for classification. In fact, in this article, for the first time,by presenting an improved and new version of the particle optimization algorithm, which willhave intersection and mutation operators, the ability to explore and search in the standardoptimization algorithm will be strengthened. Then, by using this new optimization algorithmand taking advantage of feature clustering and selecting the final features using the nodecentrality criterion, a new feature selection method has been presented. The results ofcomparative studies on credit datasets with different dimensions showed the very goodcompetitiveness of the proposed method in comparison with known machine learningmethods. Multi-criteria decision-making methods have often been used for ranking, while lessattention has been paid to the very good ability of these methods in data classification.Network analysis process in combination with particle swarm optimization algorithm showsan efficient and appropriate method in the field of data classification.کلیدواژه ها
classification, machine learning, multi-criteria decision making, particle swarmoptimizationمقالات مرتبط جدید
- طراحی یک سیستم فازی مبتنی بر قانون برای تشخیص احساسات در توییتر
- خلاصه سازی استخراجی چند سندی، مبتنی بر پرس وجوی کاربر با استفاده از روش های یادگیری ماشین و ویژگی های زبان شناسی
- تحلیل تحمل پذیری در برابر اشکال در شبکه های عصبی توزیع شده
- تحلیل سینماتیک مستقیم و بهینه سازی سینماتیک معکوس ربات CNC با بهره گیری از الگوریتم های تکاملی
- جانمایی حسگرها و عملگرها در سیستم های ساختاری با استفاده از یک رهیافت جدید
اطلاعات بیشتر در مورد 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.