När individuella klassificeringar kombineras på lämpligt sätt erhålls vanligtvis en statistiskt signifikant ökning av klassificeringsnoggrannheten. Flera klassificeringssystem är resultatet av en kombination av flera individuella klassificeringar. Enligt Breimans metod föreslås i detta dokument ett system med flera klassificeringar som bygger på en "skog" av luddiga beslutsträd, dvs. en Fuzzy Random Forest. Detta tillvägagångssätt kombinerar robustheten hos flera klassificeringssystem, kraften i slumpmässigheten för att öka mångfalden av träden, och flexibiliteten i fuzzy logik och fuzzy uppsättningar för ofullständig datahantering. Olika kombinationsmetoder för att få det slutliga beslutet av flera klassificeringssystem föreslås och jämförs. Några av dem är viktade kombinationsmetoder som gör en viktning av besluten för de olika delarna av systemet med flera klassificeringar (blad eller träd). En jämförande studie med flera datauppsättningar görs för att visa effektiviteten hos det föreslagna systemet med flera klassificeringar och de olika kombinationsmetoderna. Det föreslagna systemet med flera klassificeringar uppvisar en god noggrannhetsklassificering, jämförbar med den för de bästa klassificeringarna när det provas med konventionella datamängder. Till skillnad från andra klassificeringar ger den föreslagna klassificeringsanordningen en liknande noggrannhet när den provas med ofullständiga datauppsättningar (med saknade och suddiga värden) och med datauppsättningar med buller.
Till exempel kombinerar den luddiga skogsalgoritmen (FF) REF-algoritmen klassificeringssystemets robusthet och flexibiliteten hos den luddiga logikteorin för att bearbeta data, och den har god klassificeringsnoggrannhet i avsaknad av data.
A fuzzy random forest
{'venue': 'Int. J. Approx. Reason.', 'journal': 'Int. J. Approx. Reason.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}