Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
Klasyfikator neuronowo-rozmyto-genetyczny dla regułowych inteligentnych systemów wspomagania decyzji
Języki publikacji
Abstrakty
The paper presents an approach that integrates artificial neural networks, fuzzy logic, and - in supportive role - genetic algorithms, yielding a system that can be called a structured neuro-fuzzy (-genetic) classifier. In this approach, a fuzzy rule-based system is represented by a feed-forward network-like structure. It is able to learn and to generalize the gained knowledge as well as to explain (by providing a set of fuzzy rules describing the mechanisms of decision making) the decisions it makes. The proposed methodology has been successfully applied to the design of two decision support systems: for the diagnosing different types of the breast cancer and for the glass identification problem from the forensic science. A comparative analysis of the proposed methodology with several other approaches has also been performed.
Artykuł prezentuje podejście, które integruje sztuczne sieci neuronowe, logikę rozmytą oraz - w roli wspomagającej - algorytmy genetycznej, dając w rezultacie system, który można określić mianem strukturalizowanego klasyfikatora neuronowo-rozmyto-genetycznego. W proponowanym podejściu zestaw reguł rozmytych jest reprezentowany przez odpowiednią strukturę siecio-podobną. Posiada ona zdolność uczenia się oraz generalizacji wiedzy jak również zdolność wyjaśniania podejmowanych decyzji poprzez optymalizację zbioru reguł rozmytych opisujących mechanizmy podejmowania decyzji. Proponowana metodologia została z powodzeniem zastosowana do budowy dwóch systemów wspomagania decyzji. Proponowana metodologia została z powodzeniem zastosowana do budowy dwóch systemów wspomagania decyzji: systemu diagnozującego rodzaj raka piersi oraz systemu z dziedziny sądownictwa, służącemu do identyfikacji rodzajów odłamków szkła znalezionych na miejscu przestępstwa. Dokonano również analizy porównawczej proponowanej metodologii oraz szeregu innych podejść do budowy systemów wspomagania decyzji.
Rocznik
Tom
Strony
225--247
Opis fizyczny
Twórcy
autor
autor
- Department of Electrical and Computer Engineering Kielce University of Technology Al. 1000-lecia P.P. 7 25-314 Kielce, Poland
Bibliografia
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BUJ1-0007-0014