Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 26
 İndirme 5
Optimization of fuzzy classification knowledge bases using improving transformations
2017
Dergi:  
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies
Yazar:  
Özet:

The method of fuzzy classification knowledge base optimization using improving transformations in the form of solutions of fuzzy relational equations is proposed. The logic-algorithmic models of improving transformations are developed, on the basis of which the genetic algorithm of fuzzy knowledge base optimization is proposed. Methods of rule generation and selection differ in computational complexity due to the redundancy of the initial model. The methods of candidate rule generation do not guarantee the optimum number of rules and optimum granularity of input variables. The selection process becomes more complicated with increasing number of criteria, in particular, when taking into account the rule length. Improving transformations are: transition to a composite model for selecting output classes and rules; transition to a relational model for selecting input terms. The min-max clustering problem is solved by generating composite rules in the form of interval solutions of the trend system of equations. The number of rules in a class is determined by the number of solutions, and the granularity is determined by intervals of values of input variables in rules. The set of minimum solutions provides the minimum rule length. Linguistic interpretation of the solutions obtained is reduced to solving the relational clustering problem. The level of detail and the density of coverage are determined by the “input terms – output classes” relational matrix, and the dimensions of hyperboxes are tuned using triangular membership functions. Improving transformations allow formalizing the process of fuzzy knowledge base generation and selection. Each improving transformation is related to the control variables (the number of terms, classes, rules) that affect the accuracy and complexity of the model. At the same time, consistent use of composite and relational improving transformations provides tuning process simplification. Author Biography Hanna Rakytyanska, Vinnytsia National Technical University Khmelnytske shose str., 95, Vinnytsia, Ukraine, 21021 PhD, Associate Professor Department of software design

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Eastern-European Journal of Enterprise Technologies

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 4.764
Atıf : 4.485
2023 Impact/Etki : 0.294
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies