ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ВЫБОРА ПРАВИЛ НЕЧЕТКОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ, СБАЛАНСИРОВАННОЙ ПО КРИТЕРИЯМ ТОЧНОСТИ И КОМПАКТНОСТИ

Авторы

  • Сергей Дмитриевич Штовба Винницкий национальный техничный университет
  • Виктор Владимирович Мазуренко Винницкий национальный техничный университет
  • Дмитрий Анатольевич Савчук Винницкий национальный техничный университет

Ключевые слова:

нечеткая база знаний, точность, компактность, выбор правил, парето-фронт, генетическая оптимизация

Аннотация

Предлагается генетический алгоритм поиска набора правил для формирования нечеткой базы знаний, сбалансированной по критериям точности и компактности. Отличием алгоритма является введение в постановку задачи оптимизации линейного ограничения, которое задает уровень компенсации точности модели ее компактностью. Это приближает область допустимых решений к парето-фронту.

Биографии авторов

Сергей Дмитриевич Штовба, Винницкий национальный техничный университет

профессор, д. т. н., профессор кафедры компьютерных систем управления

Виктор Владимирович Мазуренко, Винницкий национальный техничный университет

аспирант кафедры компьютерных систем управления

Дмитрий Анатольевич Савчук, Винницкий национальный техничный университет

студент институт автоматики, электроники и компьютерных систем управления

Библиографические ссылки

1. Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С. Д. Штовба. – М.: Горячая линия. – Телеком, 2007. – 288 с.

2. Martello S. Knapsack problems: algorithms and computer implementations / S. Martello , P. Toth. – New York: John Wiley & Sons, Inc, 1990. – 296 p.

3. Ishibuchi H. Selecting fuzzy if-then rules for classification problems using genetic algorithms / H. Ishibuchi, K. Nozaki, N. Yamamoto, H. Tanaka // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. – 1995. – Vol. 3, No. 3. – P. 260 – 270.

4. Ishibuchi H. Single-objective and two-objective genetic algorithms for selecting linguistic rules for pattern classification problems / H. Ishibuchi, T. Murata, I. B. Turksen // Fuzzy Sets and Systems. – 1997. – Vol. 89, No. 2 – P. 135 – 150.

5. Ishibuchi H. Three-objective genetics-based machine learning for linguistic rule extraction / H. Ishibuchi, T. Nakashima, T. Murata // Inform. Sci. – 2001. – Vol. 136, No. 1. – P. 109 – 133.

6. Cordon O. A historical review of evolutionary learning methods for Mamdani-type fuzzy rule-based systems: Designing interpretable genetic fuzzy systems / O. Cordon // International Journal of Approximate Reasoning. – 2011. – Vol. 52. – P. 894 – 913.

7. Cordon O. Ten years of genetic fuzzy systems: current framework and new trends / O. Cordon, F. Gomideb, F. Herreraa, F. Homannc, L. Magdalenad // Fuzzy Sets and Systems. – 2004. – Vol. 141. – P. 5 – 31.

8. Штовба С. Д. Вплив кількості нечітких правил на точність бази знань Мамдані / С. Д. Штовба , В. В. Мазуренко , О. Д. Панкевич // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2011. – № 2. – С. 185 – 188.

9. Штовба С. Д. Дослідження навчання компактних нечітких баз знань типу Мамдані / С. Д. Штовба, В. В. Мазуренко // Штучний інтелект. – 2011. – № 4. – С. 521 – 529.

10. Штовба С. Д. Дослідження навчання компактних нечітких синглтонних баз знань / С. Д. Штовба, В. В. Мазуренко // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – Хмельницький: ХНУ., 2011 – № 1 – С. 133 – 139.

11. Штовба С. Д. Залежність точності ідентифікації від обсягу нечіткої синглтонної бази знань / С. Д. Штовба , О. Д. Панкевич, В. В. Мазуренко // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2011. – № 1. – С. 73 – 78.

Загрузки

Просмотров анотаций: 189

Как цитировать

Штовба, С. Д., В. В. Мазуренко, и Д. А. Савчук. «ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ВЫБОРА ПРАВИЛ НЕЧЕТКОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ, СБАЛАНСИРОВАННОЙ ПО КРИТЕРИЯМ ТОЧНОСТИ И КОМПАКТНОСТИ». Научные труды Винницкого национального технического университета, вып. 3, ноябрь 2012 г., https://trudy.vntu.edu.ua/index.php/trudy/article/view/349.

Выпуск

Раздел

Информационные технологии и компьютерная техника

Метрики

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)