Design of Hierarchical Fuzzy Classification System Based on Statistical Characteristics of Data

Chang Sik SON; Yoon-Nyun KIM; Kyung-Ri PARK; Hee-Joon PARK

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Design of Hierarchical Fuzzy Classification System Based on Statistical Characteristics of Data

机译：基于数据统计特征的层次模糊分类系统设计

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A scheme for designing a hierarchical fuzzy classification system with a different number of fuzzy partitions based on statistical characteristics of the data is proposed. To minimize the number of misclassified patterns in intermediate layers, a method of fuzzy partitioning from the de-fuzzified outputs of previous layers is also presented. The effectiveness of the proposed scheme is demonstrated by comparing the results from five datasets in the UCI Machine Learning Repository.

机译：提出了一种基于数据统计特征设计具有不同数量模糊分区的分层模糊分类系统的方案。为了最小化中间层中错误分类的模式数量，还提出了一种根据先前层的反模糊化输出进行模糊划分的方法。通过比较UCI机器学习存储库中五个数据集的结果，证明了该方案的有效性。

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来源
《IEICE Transactions on Information and Systems》 |2010年第8期|P.2319-2323|共5页
作者
Chang Sik SON; Yoon-Nyun KIM; Kyung-Ri PARK; Hee-Joon PARK;
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作者单位

Dept. of Medical Informatics, School of Medicine, Keimyung University, Republic of Korea;

rnDept. of Internal Medicine, School of Medicine, Keimyung University, Republic of Korea;

rnCheongShim International Academy, Republic of Korea;

rnDept. of Biomedical Engineering, School of Medicine, Keimyung University, Republic of Korea;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
hierarchical fuzzy classification system; fuzzy partitioning; rule generation;

机译：层次模糊分类系统;模糊分区规则生成;
入库时间 2022-08-18 00:27:02

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