A methodology for constructing fuzzy rule based classification systems
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099/3576
Tipus de documentArticle
Data publicació2000
EditorUniversitat Politècnica de Catalunya. Secció de Matemàtiques i Informàtica
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
In this paper, a methodology to obtain a set of fuzzy rules for classification systems is presented. The system is represented in a layered fuzzy network, in which the links from input to hidden nodes represents the antecedents of the rules, and the consequents are represented by links from hidden to output nodes. Specific genetic algorithms are used in two phases to extract the rules. In the first phase an initial version of the rules is extracted, and in second one, the labels are refined. The procedure is illustrated by applying it to two real-world classification problems
ISSN1134-5632
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
08fernandez.pdf | 86,76Kb | Visualitza/Obre |