BIỂU DIỄN NGỮ NGHĨA TÍNH TOÁN ĐẢM BẢO TÍNH GIẢI NGHĨA CỦA HỆ PHÂN LỚP DỰA TRÊN LUẬT MỜ

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Văn Thông Hoàng, Đức Dư Nguyễn, Đình Phong Phạm

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên, 2022

Mô tả vật lý: tr.107 - 114

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 335589

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Phương pháp thiết kế hệ phân lớp dựa trên luật mờ đã và đang được nghiên cứu rộng rãi do có nhiều ứng dụng trong thực tiễn. Chất lượng của một hệ phân lớp phụ thuộc vào các biểu diễn ngữ nghĩa của các từ ngôn ngữ trong cơ sở luật. Đại số gia tử cho phép tạo ra một cơ sở hình thức thiết kế ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ của các từ ngôn ngữ trong cơ sở luật từ ngữ nghĩa vốn có của chúng. Tuy nhiên, các phương pháp thiết kế ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ chưa đảm bảo tính giải nghĩa của hệ phân lớp dựa trên luật mờ. Cụ thể, biểu diễn đa thể hạt của khung nhận thức ngôn ngữ chưa đảm bảo tính chung - riêng của các từ ngôn ngữ. Bài báo này trình bày một phương pháp biểu diễn ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ đảm bảo tính giải nghĩa được của hệ phân lớp. Kết quả thực nghiệm với 23 tập dữ liệu chuẩn cho thấy phương pháp được đề xuất cho độ chính xác phân lớp tốt hơn trong khi không làm tăng độ phức tạp của hệ luật so với các phương pháp đã được công bố.The fuzzy rule-based classifier design methods have been widely studied by the research community due to many practical applications in the real life. The quality of a classifier clearly depends on the semantic representations of linguistic words in the rule bases. Hedge algebra allows to the creation of a formal formalism for designing the fuzzy sets-based computational semantics of linguistic words from their inherent semantics. However, the existing design methods of fuzzy sets-based computational semantics of linguistic words do not guarantee the interpretability of the fuzzy rule-based classifiers. Specifically, the designed multi-granularity representation does not retain the generality-specificity relation of linguistic terms. This paper presents a fuzzy sets-based computational semantic representation that guarantees the interpretability of the fuzzy rule-based classifier. Experimental results on 23 real-world datasets have shown that the proposed method gives better classification accuracy while not increasing the complexity of the fuzzy rule-based systems in comparison with the existing methods.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR