Classifying fuzzy rules construction based on inverse logical inference
Keywords:
нечіткі відношення, класифікаційні нечіткі правила, обернене логічне виведення, розв’язання системи рівнянь нечітких відношень, сполучені нечіткі правилаAbstract
An approach to the classifying fuzzy knowledge bases construction based on fuzzy relations and inverse logical inference, which allows avoiding the laborious procedures of the generation and selection of expert rules, is suggested in the paper. The matrix of «causes — effects» fuzzy relations is the support of the expert information. It is shown, that the classifying fuzzy IF-THEN rules represents the solution set of fuzzy relational equations in the form of the composite fuzzy terms, where causes and effects significance measures are described by fuzzy quantifiers. The problem of the classifying fuzzy rules construction, which consists of renewal the values of the input variables for the given output classes, is amounted to solving the system of fuzzy relational equations using the genetic algorithm. The number of rules in the class is defined by the number of solutions, and the form of the composite fuzzy terms membership functions in the rule is defined by the cause’s significance measures.References
1. Ротштейн А. П. Интеллектуальные технологии идентификации : нечеткие множества, генетические алгоритмы,
нейронные сети. — Винница : УНІВЕРСУМ-Вінниця, 1999. — 320 с. — ISBN 966-7199-49-5.
2. Dubois D. What are fuzzy rules and how to use them / D. Dubois, H. Prade // Fuzzy Sets and Systems. — Vol. 84 (2). —
1996, P. 169—189. — ISSN 0165-0114.
3. Eslami E. Inverse approximate reasoning / E. Eslami, J.J. Buckley // Fuzzy Sets and Systems. — Vol. 87 (2). — 1997. —
P. 155—158. — ISSN 0165-0114.
4. Mellouli N. Abductive reasoning and measures of similitude in the presence of fuzzy rules / N. Mellouli, B. BouchonMeunier
// Fuzzy Sets and Systems. — Vol. 137 (1). — 2003 — P. 177—188. — ISSN 0165-0114.
5. Yager R. Essentials of fuzzy modeling and control / R. Yager, D. Filev. — New York: John Willey & Sons, 1994. —
408 p. — ISBN 0-471-01761-2.
6. Peeva K. Fuzzy relational calculus. Theory, applications and software / K. Peeva, Y. Kyosev. — New York : World Scientific,
2004. — 304 p. — ISBN 978-981-256-076-6.
7. Rotshtein A. Fuzzy evidence in identification, forecasting and diagnosis / A. Rotshtein, H. Rakytyanska. — Heidelberg:
Springer, 2012. — 314 p. — ISBN 978-3-642-25785-8.
8. Ракитянська Г. Б. Ідентифікація нелінійних залежностей нечіткими правилами і відношеннями / Г. Б. Ракитянська
// Контроль і управління в складних системах КУСС – 2012 : XI Міжн. наук. конф., 9—11 жовтня 2012 р. : тези доп. —
Вінниця : ВНТУ, 2012. — C. 255. — ISBN 966-641-187-3.
9. Zadeh L. A computational approach to fuzzy quantifiers in natural language / L. Zadeh // Computers and Mathematics with
Applications. — 1983. — Vol. 9. — P. 149—184. — ISSN 0898-1221.
10. Rotshtein A. Fuzzy logic and the least squares method in diagnosis problem solving / A. Rotshtein, H. Rakytyanska // In:
Sarma R.D. (ed) Genetic diagnoses. — New York : Nova Science Publishers, 2011. — pp. 53—97. — ISBN 978-1-61324-866-9.
11. Bojadziev G. Fuzzy logic for business, finance and management / G. Bojadziev, M. Bojadziev. — World Scientific Publishing.
— 1997. — 252 p. — ISBN 978-9810228941.
12. Ротштейн А. П. Управление запасами как задача идентификации на основе нечеткой логики / А. П. Ротштейн,
А. Б. Ракитянская // Кибернетика и системный анализ. — 2006. — № 3. — С. 123—133. — ISSN 0023-1274.
нейронные сети. — Винница : УНІВЕРСУМ-Вінниця, 1999. — 320 с. — ISBN 966-7199-49-5.
2. Dubois D. What are fuzzy rules and how to use them / D. Dubois, H. Prade // Fuzzy Sets and Systems. — Vol. 84 (2). —
1996, P. 169—189. — ISSN 0165-0114.
3. Eslami E. Inverse approximate reasoning / E. Eslami, J.J. Buckley // Fuzzy Sets and Systems. — Vol. 87 (2). — 1997. —
P. 155—158. — ISSN 0165-0114.
4. Mellouli N. Abductive reasoning and measures of similitude in the presence of fuzzy rules / N. Mellouli, B. BouchonMeunier
// Fuzzy Sets and Systems. — Vol. 137 (1). — 2003 — P. 177—188. — ISSN 0165-0114.
5. Yager R. Essentials of fuzzy modeling and control / R. Yager, D. Filev. — New York: John Willey & Sons, 1994. —
408 p. — ISBN 0-471-01761-2.
6. Peeva K. Fuzzy relational calculus. Theory, applications and software / K. Peeva, Y. Kyosev. — New York : World Scientific,
2004. — 304 p. — ISBN 978-981-256-076-6.
7. Rotshtein A. Fuzzy evidence in identification, forecasting and diagnosis / A. Rotshtein, H. Rakytyanska. — Heidelberg:
Springer, 2012. — 314 p. — ISBN 978-3-642-25785-8.
8. Ракитянська Г. Б. Ідентифікація нелінійних залежностей нечіткими правилами і відношеннями / Г. Б. Ракитянська
// Контроль і управління в складних системах КУСС – 2012 : XI Міжн. наук. конф., 9—11 жовтня 2012 р. : тези доп. —
Вінниця : ВНТУ, 2012. — C. 255. — ISBN 966-641-187-3.
9. Zadeh L. A computational approach to fuzzy quantifiers in natural language / L. Zadeh // Computers and Mathematics with
Applications. — 1983. — Vol. 9. — P. 149—184. — ISSN 0898-1221.
10. Rotshtein A. Fuzzy logic and the least squares method in diagnosis problem solving / A. Rotshtein, H. Rakytyanska // In:
Sarma R.D. (ed) Genetic diagnoses. — New York : Nova Science Publishers, 2011. — pp. 53—97. — ISBN 978-1-61324-866-9.
11. Bojadziev G. Fuzzy logic for business, finance and management / G. Bojadziev, M. Bojadziev. — World Scientific Publishing.
— 1997. — 252 p. — ISBN 978-9810228941.
12. Ротштейн А. П. Управление запасами как задача идентификации на основе нечеткой логики / А. П. Ротштейн,
А. Б. Ракитянская // Кибернетика и системный анализ. — 2006. — № 3. — С. 123—133. — ISSN 0023-1274.
Downloads
-
PDF (Українська)
Downloads: 63
Abstract views: 136
How to Cite
[1]
H. B. Rakytianska, “Classifying fuzzy rules construction based on inverse logical inference”, Вісник ВПІ, no. 6, pp. 99–107, Dec. 2014.
Issue
Section
Information technologies and computer sciences
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
