Анализ критериев обучения нечеткого классификатора
Author
Штовба, С. Д.
Панкевич, О. Д.
Нагорная, А. В.
Shtovba, S. D.
Pankevych, O. D.
Nagorna, A. V.
Date
2015Metadata
Show full item recordCollections
- Наукові роботи каф. КСУ [202]
- Наукові роботи каф. ІСБ [558]
Abstract
В нечетком классификаторе отображение "входы – выход" описывается
лингвистическими правилами <Если – то>, антецеденты которых содержат
нечеткие термы "низкий", "средний", "высокий" и т.п. Для повышения
безошибочности нечеткий классификатор обучают по экспериментальным
данным. Рассмотрены задачи с одинаковой и с разной ценой ошибок клас-
сификации различных типов. Для задач с неразличимыми типами ошибок
в дополнении к двум известным критериям обучения предложен новый. В
новом критерии расстояние между желаемым и действительным нечетки-
ми результатами классификации для случаев принятия ошибочного реше-
ния взвешивается штрафным коэффициентом. Обобщены критерии обуче-
ния для задач классификации c платежной матрицей. Проведенные ком-
пьютерные эксперименты на задачах распознавания вин и диагностики
заболеваний сердца свидетельствуют, что наилучшие показатели качества
настройки нечетких классификаторов достигаются в случае использования
нового критерия обучения.
URI:
http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/2110