Abstract-Vi undersöker prestandan hos en luddig genetikbaserad maskininlärningsmetod för flerdimensionella mönsterklassificeringsproblem med kontinuerliga attribut. I vår metod hanteras varje luddig om-då regel som en individ, och ett fitness värde tilldelas varje regel. Därför kan vår metod betraktas som ett klassificeringssystem. I den här artikeln beskriver vi först suddiga om-då regler och fuzzy resonemang för mönster klassificering problem. Sedan förklarar vi en genetikbaserad maskininlärningsmetod som automatiskt genererar suddiga om-då regler för mönsterklassificeringsproblem från numeriska data. Eftersom vår metod använder språkliga värden med fasta medlemskap funktioner som tidigare fuzzy uppsättningar, en språklig tolkning av varje fuzzy om-då regeln är lätt att få. De fasta medlemskapsfunktionerna leder också till en enkel implementering av vår metod som ett datorprogram. Enkelheten i genomförandet och den språkliga tolkningen av de genererade suddiga om-då regler är de viktigaste karakteristiska dragen i vår metod. Prestandan hos vår metod utvärderas genom datorsimuleringar på några välkända testproblem. Medan vår metod innebär ingen inställning mekanism för medlemskap funktioner, det fungerar mycket bra i jämförelse med andra klassificeringsmetoder såsom icke fuzzy maskininlärning tekniker och neurala nätverk.
Ishibuchi m.fl. REF undersökte prestandan hos en fuzzy genetik-baserad maskininlärningsmetod för mönsterklassificeringsproblem med kontinuerliga attribut.
Performance evaluation of fuzzy classifier systems for multi-dimensional pattern classification problems
{'venue': 'IEEE TRANS. SYSTEMS, MAN CYBERNETICS—PART B: CYBERNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}