Побудова класифікаційних нечітких правил на основі оберненого логічного виведення

Автор(и)

  • Г. Б. Ракитянська Вінницький національний технічний університет

Ключові слова:

нечіткі відношення, класифікаційні нечіткі правила, обернене логічне виведення, розв’язання системи рівнянь нечітких відношень, сполучені нечіткі правила

Анотація

Запропоновано метод побудови класифікаційних нечітких баз знань на основі нечітких відношень і оберненого логічного виведення, що дозволяє уникнути трудомістких процедур генерування і селекції експертних правил. Носієм експертної інформації є матриця нечітких відношень «причини–наслідки». Показано, що класифікаційні нечіткі правила ЯКЩО–ТО представляють множину розв’язків рівнянь нечітких відношень у вигляді сполучених нечітких термів, де міри значимостей причин і наслідків описуються нечіткими квантифікаторами. Задача побудови класифікаційних нечітких правил, яка полягає у відновленні значень вхідних змінних для заданих класів виходу, зведена до розв’язання системи рівнянь нечітких відношень за допомогою генетичного алгоритму. Кількість правил у класі дорівнює кількості розв’язків, а форма функцій належності сполучених термів у правилі визначається мірами значимостей причин.

Біографія автора

Г. Б. Ракитянська, Вінницький національний технічний університет

канд. техн. наук, доцент, докторант кафедри програмного забезпечення

Посилання

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.

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 131

Як цитувати

[1]
Г. Б. Ракитянська, «Побудова класифікаційних нечітких правил на основі оберненого логічного виведення», Вісник ВПІ, вип. 6, с. 99–107, Груд. 2014.

Номер

Розділ

Інформаційні технології та комп'ютерна техніка

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.