A New Hyperbox Selection Rule and a Pruning Strategy for the Enhanced Fuzzy Min–Max Neural Network

In this paper, we extend our previous work on the Enhanced Fuzzy Min–Max (EFMM) neural network by introducing a new hyperbox selection rule and a pruning strategy to reduce network complexity and improve classification performance. Specifically, a new k-nearest hyperbox expansion rule (for selection of a new winning hyperbox) is first introduced to reduce the network complexity by avoiding the creation of too many small hyperboxes within the vicinity of the winning hyperbox. A pruning strategy is then deployed to further reduce the network complexity in the presence of noisy data. The effectiveness of the proposed network is evaluated using a number of benchmark data sets. The results compare favorably with those from other related models. The findings indicate that the newly introduced hyperbox winner selection rule coupled with the pruning strategy are useful for undertaking pattern classification problems

A new hyperbox selection rule and a pruning strategy for the enhanced fuzzy min-max neural network

In this paper, we extend our previous work on the Enhanced Fuzzy Min-Max (EFMM) neural network by introducing a new hyperbox selection rule and a pruning strategy to reduce network complexity and improve classification performance. Specifically, a new k-nearest hyperbox expansion rule (for selection of a new winning hyperbox) is first introduced to reduce the network complexity by avoiding the creation of too many small hyperboxes within the vicinity of the winning hyperbox. A pruning strategy is then deployed to further reduce the network complexity in the presence of noisy data. The effectiveness of the proposed network is evaluated using a number of benchmark data sets. The results compare favorably with those from other related models. The findings indicate that the newly introduced hyperbox winner selection rule coupled with the pruning strategy are useful for undertaking pattern classification problems

Evolving fuzzy min-max modeling

Orientador: Fernando Antônio Campos GomideDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Métodos nebulosos evolutivos são uma alternativa para modelar sistemas não-estacionários usando fluxos de dados. Este trabalho propõe um algoritmo evolutivo Min-Max para modelar sistemas com bases de regras nebulosas funcionais. O algoritmo processa um fluxo de dados para adaptar continuamente um modelo funcional que descreve o processo gerador dos dados. O algoritmo é incremental, aprende com apenas uma apresentação do conjunto de dados, processa uma amostra por vez, não armazena dados antigos e realiza todos os procedimentos dinamicamente, de acordo com a aquisição de dados de entrada. O modelo tem duas partes principais: estrutural e paramétrica. A parte estrutural é composta pelas regras nebulosas, regras estas definidas por um algoritmo de agrupamento que divide os dados no espaço de entrada em grânulos no formato de hiper-retângulos, atribuindo uma regra nebulosa a cada hiper-retângulo. A base de regras é vazia inicialmente, e regras são adicionadas gradualmente de acordo com a aquisição de dados de entrada. O algoritmo de agrupamento é uma versão aprimorada do aprendizado Min-Max, que ajusta o tamanho dos hiper-retângulos automaticamente de acordo com a dispersão dos dados de entrada. A parte paramétrica do modelo é constituída por funções afins locais atribuídas a cada regra com coeficientes atualizados pelo algoritmo de quadrados mínimos recursivo. O modelo gera a saída a partir da combinação das saídas individuais das regras, em que cada saída tem um peso diferente, determinado pelo nível de ativação normalizado da regra correspondente. O algoritmo nebuloso evolutivo Min-Max também possui mecanismos de gerenciamento da base de regras e estimação automática de parâmetros de aprendizado. O gerenciamento da base consiste na identificação de regras redundantes (que são mescladas) ou obsoletas (que são excluídas), permitindo que a base de regras esteja sempre atualizada e que o método seja auto-adaptável a ambientes não estacionários. A estimação automática de parâmetros, em contrapartida, torna o algoritmo mais autônomo, atenuando perdas de desempenho provenientes de escolhas inadequadas de parâmetros de aprendizado. O algoritmo é aplicado em problemas de previsão de séries temporais e identificação de sistemas e comparado a abordagens clássicas e evolutivas representativas do estado da arte na áreaAbstract: Evolving fuzzy systems are an appealing approach to deal with nonstationary system modeling using data streams. This work introduces an evolving fuzzy Min-Max algorithm for fuzzy rule-based systems modeling. The algorithm processes an incoming data stream to construct and continuously update a fuzzy functional model of the data generator process. The algorithm is incremental, learns with only one pass in the dataset, process one data sample at a time, and does not perform any retraining or store past data. The model has two parts: structural and parametric. The structural part is a set of functional fuzzy rules formed by a clustering algorithm that granulates the input data space into data granules in the form of hyperboxes. To each hyperbox corresponds a fuzzy rule. The rule base is initially empty, and rules are gradually added as new incoming data are input. The clustering algorithm is an enhanced Min-Max learning approach that automatically adjusts hyperboxes sizes based on input data dispersion. The parametric part of the model is formed by local affine functions associated with each fuzzy rule. The parameters of the local functions are updated using the recursive least squares algorithm. The model output is produced combining the local affine functions weighted by the normalized firing degrees of the active rules. The evolving fuzzy Min-Max algorithm also has a rule base management method to allow concise and updated rule bases by identifying redundant rules (which are merged) or obsolete rules (which are deleted). The rule base management mechanism makes the model parsimoniously adaptive in nonstationary environments. Another property of the evolving fuzzy algorithm is the dynamic estimation of some learning parameters, which increases the algorithm autonomy, and mitigates the deterioration of the prediction performance due to unsuitable initial choices of the learning parameters. The proposed algorithm is applied in system identification and time series forecasting tasks, and its performance is compared with that of evolving and classic regression algorithms representative of the current state of the art in the areaMestradoAutomaçãoMestre em Engenharia Elétrica159678/2015-3CNP