Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: rozmyte drzewa decyzyjne

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Learning a fuzzy model for evacuation speed estimation using fuzzy decision trees and evolutionary methods

Kello P., Gregor M., Miklóšik I., Spalek J.

Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Technicznej w Katowicach

2017

nr 9

50--62

The paper deals with evacuation time estimation using a fuzzy meta-model inferred from data using a combination of fuzzy decision trees (to construct the rule base) and evolutionary tuning (to optimize the membership functions). It uses real data – collected from existing literature. The paper first covers some basic facts concerning evacuation in road tunnels and its simulation. It then proceeds to discuss evolutionary tuning of fuzzy systems and fuzzy decision trees and describes the proposed approach. It shows that this approach improves upon previous results achieved using a purely evolutionary approach.

Artykuł zajmuje się oszacowaniem czasu ewakuacji przy użyciu rozmytego meta-modelu wyprowadzonego z danych używając kombinacji rozmytych drzew decyzyjnych (aby konstruować podstawę reguły) oraz ewolucyjnego dostrajania (aby zoptymalizować funkcje przynależności). Wykorzystuje on dane rzeczywiste - zgromadzone z istniejącej literatury. Artykuł omawia najpierw pewne podstawowe fakty dotyczące ewakuacji tuneli drogowych i jej symulacji. Następnie przechodzi do omówienia ewolucyjnego dostrajania systemów rozmytych i rozmytych drzew decyzyjnych oraz opisuje proponowany sposób podejścia. Pokazuje, że to podejście poprawia wcześniejsze wyniki osiągnięte przy użyciu podejścia czysto ewolucyjnego.

Reguły decyzyjne z rozmytą granulacją wiedzy

Sosnowski Z. A.

Symulacja w Badaniach i Rozwoju

2012

Vol. 3, nr 4

225--232

W pracy przedstawiono architekturę klasyfikatora rozmytego opartego na klastrowo-kontekstowych rozmytych drzewach decyzyjnych oraz zbadano jego wydajność na standardowych zestawach danych: Dermatology i Housing Data Sets. Wyniki symulacji pokazują, że przedstawiony klasyfikator daje zadowalające wskaźniki klasyfikacji.

In this paper, we present the architecture of fuzzy classifier based on context fuzzy cluster-oriented decision trees and examine its performance on Dermatology and Housing data sets. Simulation results show that the presented classifier has a satisfactory classification rate.