Fuzzy Rule Weights Optimization based on Imperialist Competitive Algorithm
محل انتشار: دوازدهمین کنفرانس ملی سیستم های هوشمند ایران
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 898
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICS12_193
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393
چکیده مقاله:
Fuzzy rule-based systems are appropriate tools to deal with the classification problems due to their interpretabilities and accuracies. The aim of the paper is to improve the performanceof Fuzzy Rule-Based Classification Systems (FRBCS) by learning their weights using Imperialist Competitive Algorithm (ICA).Among the evolutionary algorithms, here, ICA is chosen to solve the premature convergence problem of the other competitivealgorithms. To evaluate the proposed method, several datasets belonged to the UCI database are selected as the benchmark andapplied to the proposed FRBCS optimized by ICA and finallycompared to the other FRBCS which their weights are adjusted by other evolutionary algorithms such as Genetic Algorithm(GA) and Particle Swarm Optimization (PSO). The achieved results on most of the datasets imply on the superiority of the proposed combinational scheme compared to the other similar rivals.
نویسندگان
Mansoureh Rezaei
Computer Science & Engineering Department Electrical and Computer Engineering Faculty Shiraz University, Shiraz, Iran
Reza Boostani
Computer Science & Engineering Department Electrical and Computer Engineering Faculty Shiraz University, Shiraz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :