Отбор признаков и построение нечеткого классификатора на основе алгоритма прыгающих лягушек

Статья в журнале

В работе рассматривается подход к проектированию классификаторов на основе нечетких правил. Для оптимизации параметров классификаторов применен непрерывный алгоритм прыгающих лягушек. На множестве построенных классификаторов производится выбор оптимального классификатора относительно точности и количества используемых признаков с помощью статистического информационного критерия Акаике. Эффективность предложенного подхода проверяется тестированием на наборах данных KEEL. Полученные данные сравниваются с результатами работы алгоритмов-аналогов. Предложенный в статье новый подход к проектированию нечетких классификаторов позволяет уменьшить число правил и признаков, тем самым повысить интерпретируемость результатов классификации.

Журнал:

  • Искусственный интеллект и принятие решений
  • Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук (Москва)

Библиографическая запись: Ходашинский, И. А. Отбор признаков и построение нечеткого классификатора на основе алгоритма прыгающих лягушек / И. А. Ходашинский, М. Б. Бардамова, В. С. Ковалёв // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2018. – №1. – С. 76–84

Индексируется в:

Научный руководитель:  Ходашинский И. А.
Год издания:  2018
Страницы:  76 - 84
Язык:  Русский
DOI:  DOI не указана