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.
PL
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.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.