Порівняння критеріїв навчання нечіткого класифікатора з голосуючими правилами

Abstract

У нечітких класифікаторах прийняття рішення відбувається за лінгвістичними правилами <Якщо – тоді>, антецеденти яких містять нечіткі терми “низький”, “середній”, “високий” тощо. Для підвищення безпомилковості нечіткий класифікатор навчають за експериментальними даними. Досліджують нечіткий класифікатор із голосуючими правилами, у якому результатом логічного виведення обирають клас із максимальною сумарною належністю за всіма правилами. Запропоновано нові критерії навчання нечіткого класифікатора, які враховують різницю належностей нечіткого висновку лише до головних конкурентів. За правильної класифікації головним конкурентом прийнятого рішення є клас, що має другий за величиною ступінь належності. У випадку неправильної класифікації помилково прийняте рішення є головним конкурентом правильного класу. Комп’ютерні експерименти із настроювання нечіткого класифікатора для UCI-задачі із розпізнавання італійських вин засвідчили суттєву перевагу нових критеріїв навчання.