Rule Selection by Guided Elitism Genetic Algorithm in Fuzzy Min-Max Classifier
محل انتشار: دوازدهمین کنفرانس ملی سیستم های هوشمند ایران
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 792
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICS12_254
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393
چکیده مقاله:
Rule-based classification with Neural Networks has high acceptance ability for noisy data, high accuracy and is preferable in data mining. In this paper, we use Fuzzy Min-Max (FMM) Neural Network. Nevertheless the -Curse of Dimensionality- problem also exists in this classifier. As apossible solution, in this paper the modified GA is adopted tominimize the number of features in the extracted rules. Guided Elitism strategy is used to create elitism in thepopulation, based on information extracted from good individuals of previous generations. The main advantage ofthis data structure is that it maintains partial information ofgood solutions, which may otherwise be lost in the selection process. Five well-known benchmark problems are used toevaluate the performance of the proposed GEGA system; Results shows comparatively high accuracy and generally lower computational time.
کلیدواژه ها:
Rule extraction ، Dimensionality Reduction ، Genetic Algorithm (GA) ، Guided Search (GS) ، Fuzzy Min- Max Neural Network
نویسندگان
Hadis Jalesiyan
Master student of Artificial Intelligence, Department of Computer Engineering, Mashhad Branch Islamic Azad University, Mashhad, Iran
Mahdi Yaghubi
Department of Computer Engineering, Mashhad Branch,Islamic Azad University, Mashhad, Iran
Mohammad.R Akbarzadeh.T
Center of Excellence on Soft Computing and Intelligent Information Processing Ferdowsi University of Mashhad, 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 :