СРАВНЕНИЕ КРИТЕРИЕВ ОБУЧЕНИЯ НЕЧЕТКОГО КЛАССИФИКАТОРА С ГОЛОСУЮЩИМИ ПРАВИЛАМИ - Штовба, Сергей Дмитриевич; Галущак, Анастасия Владимировна (Научные труды Винницкого национального технического университета, 2016)
В нечетких классификаторах принятие решения происходит по лингвистическим правилам <Если – то>, антецеденты которых содержат нечеткие термы "низкий", "средний", "высокий" и т. п. Для повышения безошибочности нечеткий классификатор обучают по экспериментальным данным. Исследуют нечеткий классификатор с голосующими правилами, в котором результатом логического вывода выбирают класс с максимальной суммарной принадлежностью по всем правилам. Предложены новые критерии обучения нечеткого классификатора, учитывающие разницу принадлежностей нечеткого вывода только к главным конкурентам. При правильной классификации главным конкурентом принятого решения является класс, имеющий вторую по величине степень принадлежности. В случае неправильной классификации ошибочно принятое решение является главным конкурентом правильного класса. Компьютерные эксперименты по настройке нечеткого классификатора для UCI-задачи по распознаванию итальянских вин показали существенное преимущество новых критериев обучения.