4 research outputs found
Meme Kanseri Teşhisi İçin Yeni Bir Skor Füzyon Yaklaşımı
Meme kanseri tüm dünyada yaygın bir
hastalık olması sebebiyle hastalığın erken teşhisi, hastaların bu hastalıktan
tamamen kurtulabilmeleri açısından kritik öneme sahiptir. Hastalığın teşhisini
kolaylaştırmak için tıp doktorları bilgisayar destekli uzman sistemlerden
yararlanabilmektedir. Bu çalışmada meme kanseri veri örneklerini iyi huylu veya
kötü huylu sınıflarına ayırmak için genel regresyon sinir ağı (Generalized Regression
Neural Network-GRNN) ve ileri beslemeli sinir ağı (Feed Forward Neural Network-FFNN)
temelli bir skor füzyon yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem Wisconsin Teşhis
Meme Kanseri (Wisconsin Diagnostic Breast Cancer-WDBC) veri seti üzerinde test
edilmiştir. Bu iki temel ağın ve önerilen yöntemin kullanışlılığı incelenmiş ve
performans sonuçları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Önerilen yöntem
sınıflandırma doğruluğu bakımından literatürde WDBC veri setini kullanarak
yapılan mevcut çalışmalar ile kıyaslanmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar
önerilen yöntemin, meme kanseri teşhisi için umut vadettiğini ve tıp
uzmanlarının hastalığa ilişkin karar vermelerinde yardımcı bir araç olarak
kullanılabileceğini göstermektedir
A short note on fuzzy relational inference systems
This paper is a short note contribution to the topic of fuzzy relational inference systems and the preservation of their desirable properties. It addresses the two main fuzzy relational inferences – compositional rule of inference (CRI) and the Bandler–Kohout subproduct (BK-subproduct) – and their combination with two fundamental fuzzy relational models of fuzzy rule bases, namely, the Mamdani–Assilian and the implicative models.
The goal of this short note article is twofold. Firstly, we show that the robustness related to the combination of BK-subproduct and implicative fuzzy rule base model was not proven correctly in [24]. However, we will show that the result itself is still valid and a valid proof will be provided. Secondly, we shortly discuss the preservation of desirable properties of fuzzy inference systems and conclude that neither the above mentioned robustness nor any other computational advantages should automatically lead to a preference of the combinations of CRI with Mamdani–Assilian models or of the BK-subproduct with the implicative models
A K -means Interval Type-2 Fuzzy Neural Network for Medical Diagnosis
Abstract(#br)This paper proposes a new medical diagnosis algorithm that uses a K -means interval type-2 fuzzy neural network (KIT2FNN). This KIT2FNN classifier uses a K -means clustering algorithm as the pre-classifier and an interval type-2 fuzzy neural network as the main classifier. Initially, the training data are classified into k groups using the K -means clustering algorithm and these data groups are then used sequentially to train the structure of the k classifiers for the interval type-2 fuzzy neural network (IT2FNN). The test data are also initially used to determine to which classifier they are best suited and then they are inputted into the corresponding main classifier for classification. The parameters for the proposed IT2FNN are updated using the steepest descent gradient..