61 research outputs found
Một phương pháp sinh hệ luật mờ Mamdani cho bài toán hồi qui với ngữ nghĩa Đại số gia tử
Get PDFIn this paper, we propose an evolution algorithm to generate Mamdani Fuzzy Rule-based Systems (MFRBS) with different trade-off between complexity and accuracy. The algorithm was developed taking the idea of the schema evolution (2+2)M-PAES which has been proposed in [6]. The main novelty of the algorithm is to learn concurrently rule bases, fuzzy partitions and linguistic terms along with their fuzzy sets using hedge algebra (HA) methodology. The algorithm allows to generate rules from pattern data utilizing new information of partitions and fuzzy sets in the same individual. In addition, we propose a new method for encoding individuals that can be realized in the hedge algebra approach to solve this problem. The computer simulation is carried out with six standard regression problems in [10] accepted by the research community and the obtained results show that the MFRBSs generated by the proposed algorithm are better than those examined in [8] with respect to two objectives, the complexity and the accuracy.Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một thuật toán tiến hóa sinh các hệ luật mờ Mamdani (MFRBS) đạt được mức độ thỏa hiệp khác nhau giữa hai mục tiêu độ phức tạp và độ chính xác. Thuật toán phát triển lấy ý tưởng từ thuật toán (2+2)M-PAES đề xuất trong [6] và [8]. Điểm mới của thuật toán là học đồng thời cơ sở luật, các phân hoạch mờ và các hạng từ ngôn ngữ cùng với các tập mờ của chúng sử dụng phương pháp đại số gia tử. Thuật toán cho phép sinh các luật từ mẫu dữ liệu sử dụng thông tin mới nhất của các phân hoạch và các tập mờ trong cùng thế hệ. Thêm vào đó, chúng tôi đề xuất một phương pháp mã hóa các cá thể mới theo hướng tiếp cận đại số gia tử để giải quyết bài toán toán này. Thuật toán được thử nghiệm trên sáu bài toán hồi qui mẫu lấy từ thực tế được cộng đồng nghiên cứu chấp nhận, kết quả cho thấy thuật toán sinh ra các hệ luật mờ tốt hơn so với thuật toán trong [8] trên cả hai mục tiêu độ phức tạp và độ chính xác, và sinh ra mặt xấp xỉ tối ưu Pareto trội hơn trên tất cả các bài toán
Một phương pháp tiến hóa sinh hệ luật mờ cho bài toán phân lớp với ngữ nghĩa thứ tự ngôn ngữ
Get PDFIn this paper, we propose a method to design fuzzy rule-based systems for classification problems with reference to the idea proposed in [17] to generate initial rule-based system. The generation of rules in this method is based on evolutionary multi-objective optimization [10-15] and hedge algebra methods [1-8] and proposed a rule evaluation measure bases on the improvement of the rule evaluation measure proposed in [17]. The linguistic terms used to generate fuzzy rules are designed based on hedge algebra and the generic algorithms based on optimizing the fuzzy parameters of hedge algebra. The proposed method is tested on 9 typical problems published in the UCI [18] with high performance classification while ensuring the rule-based system easy understanding.Bài báo đề xuất một phương pháp thiêt kế hệ luật mờ cho bài toán phân lớp có tham khảo ý tưởng đề xuất trong [17] để sinh hệ luật khởi sinh. Việc sinh luật trong nghiên cứu này dựa trên phương pháp học tiến hóa tối ưu đa mục tiêu [10-15] và phương pháp đại số gia tử [1-8] và đề xuất một tiêu chuẩn đánh giá độ thích nghi của các luật dựa trên việc cải tiến tiêu chuẩn đánh giá đề xuất trong [17]. Các từ ngôn ngữ được sử dụng trong việc sinh các luật mờ được thiết kế dựa trên đại số gia tử và thuật giải tiến hóa dựa trên việc tối ưu hóa các tham số mờ của đại số gia tử. Phương pháp đề xuất được thử nghiệm trên 9 bài toán phân lớp điển hình được công bố trên UCI [18] cho hiệu quả phân lớp cao mà vẫn bảo đảm tính dễ hiểu của hệ luật
Các nhà nho Việt Nam đối với cuộc xâm lược của thực dân Pháp vào nửa sau thế kỷ XIX
No full text57 tr. ; 30 c
- …
