Outlier detektion är en komplicerad uppgift att utföra på grund av osäkerheten i det. Fuzzy logik är mer lämplig för att hantera osäkerhet. Många applikationer kräver realtid extraordinär upptäckt. Neurala nätverk är bra i realtid drift, online anpassning och effektiv eftersom de är massivt parallella till sin natur. Hybridiseringen av fuzzy och neural computing system är mycket lovande, eftersom de exakt ta itu med situationen i samband med utliers. I det här pappret används ett Fuzzy min-max neural network för att upptäcka avvikelser. I testfasen föreslås en metod för att upptäcka avvikelser som bygger på majoritetsomröstning. Användaren måste definiera en tröskel (t) och om det suddiga medlemsvärdet för testmönstret i en hyper-box är under t, kommer mönstret att deklareras som en avvikande med avseende på hyper-boxen. Användaren bör också definiera en parameter p som bestämmer den procentandel hyper-boxar som ska beaktas vid röstningen av ett testmönster som en avvikelse. Experimentering görs på syntetiska data och en standarddatabas finns på UCI Machine Learning Repository [19]. Den föreslagna metoden har ökat igenkänningsnoggrannheten medan restitutionstiden har ökat som ytterligare en nivå av rösträkning med en serietids komplexitet av ) (k O läggs till i testfasen.
En Fuzzy min-max neural nätverk, som är en hybridization av fuzzy och neural computing system, används för utlier detektion REF.
Evolving Fuzzy Min-max Neural Network for Outlier Detection
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}