• English
    • українська
  • English 
    • English
    • українська
  • Login
View Item 
  • Frontpage
  • Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії
  • Кафедра програмного забезпечення
  • Наукові роботи каф. ПЗ
  • View Item
  • Frontpage
  • Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії
  • Кафедра програмного забезпечення
  • Наукові роботи каф. ПЗ
  • View Item
Сайт інституційного репозитарію ВНТУ містить роботи, матеріали та файли, які були розміщені докторантами, аспірантами та студентами Вінницького Національного Технічного Університету. Для розширення функцій сайту рекомендується увімкнути JavaScript.

Optimization of knowledge bases on the basis of fuzzy relations by the criteria “accuracy – complexity”

Author
Rakytyanska, H.
Ракитянська, Г. Б.
Date
2017
Metadata
Show full item record
Collections
  • Наукові роботи каф. ПЗ [1511]
Abstract
The method of optimization of fuzzy classification knowledge bases by the criteria “inference accuracy – complexity” was proposed. A relational fuzzy model, which corresponds to the fuzzy classification knowledge base, was developed. The matrix of fuzzy relations in the form of one-dimensional projection “input terms – output classes” is a simplified representation of the system of classification rules. A problem on the optimization of a knowledge base is reduced to the problem on the min-max clustering and comes down to ing such partition matrices “inputs – output” that provide for the required or extreme levels of inference accuracy and the number of rules. In the relational models, a question about optimal choice of the number of output terms remains open. A ion of output classes, input terms and rules is reduced to the problem on discrete optimization of the algorithm reliability indicators, in order to solve which, we employed the gradient method. The number and location of hyperboxes are determined by the relations matrix, and the sizes of hyperboxes are defined as a result of tuning of the triangular membership functions. A ion of the number of input and output terms in the partition matrices may be performed both under the offline mode and by adaptive adding/removing of terms. Known methods of the min-max clustering apply heuristic procedures for the ion of the number of rules (classes). The proposed method generates variants of fuzzy knowledge bases in accordance with the formalized procedures of reliability analysis and synthesis of algorithmic processes. This resolves a general problem on the methods of min-max clustering related to the minimization of the number of input terms without losing inference accuracy. A transition to the relational fuzzy model provides simplification of the process of the knowledge bases tuning both for the assigned and unknown output classes
 
Запропоновано метод оптимізації класифікаційних нечітких баз знань за критеріями «точність – складність», який дозволяє спростити процес налаштування шляхом переходу до реляційної моделі. Задачу оптимізації бази знань зведено до задачі minmax кластеризації. Суть методу у виборі таких матриць розбиття «входи – вихід», які забезпечують необхідні або екстремальні рівні точності виведення та кількості правил
 
Предложен метод оптимизации классификационных нечетких баз знаний по критериям «точность – сложность», который позволяет упростить процесс настройки путем перехода к реляционной модели. Задача оптимизации базы знаний сведена к задаче min-max кластеризации. Суть метода в выборе таких матриц разбиения «входы – выход», которые обеспечивают необходимые или экстремальные уровни точности вывода и количества правил
 
URI:
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/26533
View/Open
54641.pdf (1.122Mb)

Institutional Repository

FrontpageSearchHelpContact UsAbout Us

University Resources

JetIQLibrary websiteUniversity websiteE-catalog of VNTU

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypePublisherLanguageUdcISSNPublicationDOIThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypePublisherLanguageUdcISSNPublicationDOI

My Account

LoginRegister

Statistics

View Usage Statistics

ISSN 2413-6360 | Frontpage | Send Feedback | Help | Contact Us | About Us
© 2016 Vinnytsia National Technical University | Extra plugins code by VNTU Linuxoids | Powered by DSpace
Працює за підтримки 
НТБ ВНТУ