Den fuzzy lattice resonemang (FLR) klassificerare presenteras för att inducera beskrivande, beslutsfattande kunskap (regler) i en matematisk lattice datadomän inklusive utrymme R N. Tunable generalization är möjlig baserat på icke-linjära (sigmoid) positiva värdering funktioner; dessutom kan FLR klassificerare hantera saknade data. Lärande utförs både stegvis och snabbt genom att beräkna diskrepanser av samgående-lattice intervallsamband, där en samgående-lattice intervallsamband motsvarar en hyperbox i R N. Vår testbädd i detta arbete gäller problemet med att uppskatta omgivande ozonkoncentration från både meteorologiska och luftförorenande mätningar. Resultaten jämför gynnsamt med resultat som erhållits av C4.5 beslut träd, fuzzy-ART samt back-propagation neural 0888-613X/$ -se front materia Ó
På senare tid föreslogs ett fuzzy lattice resonemang clasfier REF för att framkalla regler i en matematisk lattice datadomän.
Fuzzy lattice reasoning (FLR) classifier and its application for ambient ozone estimation
{'venue': 'Int. J. Approx. Reason.', 'journal': 'Int. J. Approx. Reason.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}