ГЕНЕТИЧНЕ НАВЧАННЯ НЕЧІТКИХ СИСТЕМ, ЗАСНОВАНИХ НА ПРАВИЛАХ
Ключові слова:
Нечітка система, база знань, генетичне навчанняАнотація
Розглядається загальна схема еволюційного навчання нечітких систем, заснованих на правилах, де генетичні процедури застосовуються для навчання та налаштування різних компонентів системи. Пропонуються схеми генетичної налаштування бази даних, генетичного навчання бази правил і два варіанти навчання бази знань НС. Розглядається питання інтерпретованість нечіткої системи.Посилання
Konar, A. Computational Intelligence: Principles, Techniques and Applications / A. Konar. – Springer-Verlag, 2005.
Cordón, O. Genetic Fuzzy Systems. Evolutionary Tuning and Learning of Fuzzy Knowledge Bases / O. Cordón, F. Herrera, F. Hoffmann, L. Magdalena. - World Scientific, 2001.
Mitra, S. Data Mining. Multimedia, Soft Computing and Bioinformatics / S. Mitra, T. Acharya. – John Wiley&Sons: – New Jersey, Canada, 2003/ – 401 p.
Pedrycz, W. Fuzzy Modelling: Paradigms and Practice / W. Pedrycz (Ed.) - Kluwer Academic Press, Dordrecht, 1996.
Driankov, D. An Introduction to Fuzzy Control / D. Driankov, H. Hellendoorn, M. Reinfrank. - Springer, Berlin, 1993.
Том И.Э. Методы интеллектуального анализа многомерных данных для решения задач классификации/ ТомИ.Э., Н.А. Новоселова, О.В. Красько. – Минск: ОИПИ НАН Беларуси, 2011. – 236 с.
Новоселова, Н.А. Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных /Н.А. Новоселова, И.Э. Том, А.С. Мастыкин // Искусственный интеллект – 2008.- №3. – С. 105-112.
Новоселова, Н.А Эволюционный метод нечеткой кластеризации /Н.А. Новоселова, И.Э. Том // Информатика. - 2009. № 3 (23) - С. 55-67.
Новоселова, Н.А. Подход к построению ансамбля классификаторов с использованием генетического алгоритма / Н.А. Новоселова, И.Э. Том // Искусственный интеллект - 2009. - № 3. - C. 81-88.
Cordon, O. Genetic Fuzzy Systems - Evolutionary Tuning and Learning of Fuzzy Knowledge Bases / O. Cordon, F. Herrera, F. Hoffmann, L. Magdalena. - World Scientific, Singapore, 2001.
De Jong, K.A. Using genetic algorithms for concept learning / K.A. De Jong, W.M. Spears, D.F. Gordon // Machine Learning. – 1993. – Vol. 13. – P. 161–188.
Kovacs, T. Strength or Accuracy: Credit Assignment in Learning Classifier Systems / T. Kovacs. - Springer-Verlag, 2004.
Cordón, O. MOGUL: A Methodology to Obtain Genetic fuzzy rule-based systems under the iterative rule Learning approach / O. Cordón, M.J. del Jesús, F. Herrera, M. Lozano // International Journal of Intelligent Systems. -1999. – Vol. 14. - P. 1123-1153.
González, A. SLAVE: A genetic learning system based on an iterative approach / A. González, R. Pérez // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. – 1999. - Vol. 27. – P. 176-191.
Wong, M.L. Data Mining using Grammar Based Genetic Programming and Applications / M.L. Wong, K.S. Leung. – Kluwer Academics Publishers, 2000.
Setnes, M. GA-fuzzy modeling and classification: Complexity and performance / M. Setnes, J.A. Roubos // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. -2000. – Vol. 8, №5. – P. 509–522.
Setnes, M. Fuzzy relational classifier trained by fuzzy clustering / M. Setnes, R. Babuska // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics–Part B: Cybernetics. – 1999. – Vol. 29. – P. 619–625.
Roubos, J. A. Compact and transparent fuzzy models and classifiers through iterative complexity reduction / J. A. Roubos, M. Setnes // IEEE Trans. on Fuzzy Systems. – 2001. – Vol. 9, №4. – P. 516-524.
Setnes, M. Similarity measures in fuzzy rule base simplification / M. Setnes, R. Babuˇska, U. Kaymak, and H. R. van Nauta Lemke // IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics - Part B. – 1998. - Vol. 28. - P. 376–386.
Elomaa, T. General and Efficient Multisplitting of Numerical Attributes / T. Elomaa, J. Rousu // Machine Learning. – 1999. – Vol. 36, № 3. – P. 201–244.
Abonyi, J. Data-driven Generation of Compact, Accurate, and Linguistically-sound Fuzzy Classifiers Based on a Decision-tree Initialization / J. Abonyi, J. Roubos, F. Szeifert // Intern. J. of Approximate Reasoning. – 2003. – Vol. 32, № 1. – P. 1–21.
Pena-Reyes C.A. A Fuzzy-genetic Approach to Breast Cancer Diagnosis / C.A. Pena- Reyes, M. Sipper // Artificial Intelligence in Medicine. – 1999. – Vol. 17, № 2. – P. 131–135.
Guan, S.-U. Class Decomposition for GAbased Classifier Agents – A Pitt Approach / S.-U. Guan, F. Zhu // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part B: Cybernetics. – 2004. – Vol. 34, № 1. – P. 381–392.
Ishibuchi, H. Multi-objective Evolutionary Design of Fuzzy Rule-based Systems / H. 25 Ishibuchi, T. Yamamoto // Proc. of Intern. Conf. on Systems, Man and Cybernetics (IEEE SMC 2004). The Hague, The Netherlands, Oct. 10-13, 2004. – Madison, Wisconsin : Omni Press, 2004. – Vol. 3. – P. 2362–2367.
