Abstract-Det finns många verkliga klassifikationsproblem som involverar flera klasser, t.ex. i bioinformatik, datorseende eller medicin. Dessa problem är i allmänhet svårare än deras binära motsvarigheter. I detta scenario, sönderdelning strategier brukar förbättra prestandan för klassificerare. Därför, i detta papper, syftar vi till att förbättra beteendet hos fuzzy association regelbaserad klassificering modell för högdimensionella problem (FARC-HD) fuzzy classifier i flera klasser klassificeringsproblem med hjälp av nedbrytningsstrategier, och mer specifikt One-versus-One (OVO) och Oneversus-All (OVA) strategier. När dessa strategier tillämpas på FARC-HD uppstår dock ett problem på grund av de låga förtroendevärden som tillhandahålls av den suddiga resonemangsmetoden. Detta oönskade villkor kommer från tillämpningen av produkten t-norm vid beräkning av matchnings- och föreningsgrader, erhålla låga värden, som också är beroende av antalet föregångare till de luddiga reglerna. Som ett resultat av detta får robusta aggregeringsstrategier i OVO, t.ex. den viktade röstningen, dåliga resultat med denna fuzzy classifier. För att lösa dessa problem föreslår vi att man anpassar FARC-HD:s slutledningssystem som ersätter produkten t-norm med överlappande funktioner. För att göra det definierar vi n-dimensionella överlappningsfunktioner. Användningen av dessa nya funktioner gör det möjligt att få mer adekvata resultat från basklassificeringarna för efterföljande aggregering i OVO- och OVA-system. Dessutom föreslår vi en ny aggregeringsstrategi för OVO för att ta itu med problemet med viktad röstning som härrör från de olämpliga förtroenden som FARC-HD tillhandahåller för denna aggregeringsmetod. Kvaliteten på vårt nya tillvägagångssätt analyseras med hjälp av 20 dataset och slutsatserna stöds av en korrekt statistisk analys. För att kontrollera nyttan av vårt förslag gör vi en jämförelse mot några av de toppmoderna klassificeringarna. Experimentella resultat visar vår metods konkurrenskraft.
Inom ramen för nedbrytningstekniker föreslog vi i REF n-dimensionella överlappningsfunktioner för att ge mer lämpliga förtroenden vid kombination av FARC-HD fuzzy classifier och nedbrytningsstrategier, vilket resulterade i en förbättring av FARC-HD:s slutliga prestanda.
Enhancing Multiclass Classification in FARC-HD Fuzzy Classifier: On the Synergy Between $n$-Dimensional Overlap Functions and Decomposition Strategies
{'venue': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}