Publ3 search

Error:

Javascript is disabled in this browser. This page requires Javascript. Modify your browser's settings to allow Javascript to execute. See your browser's documentation for specific instructions.

Publikační činnost

Probíhá načítání, čekejte prosím...

Typ záznamu * :	stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště * :	Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název * :	Probabilistic Coverage of Linguistic IF-THEN Rules
Citace :	Rusnok, P. Probabilistic Coverage of Linguistic IF-THEN Rules. In: 2016 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2016): IEEE International Fuzzy Systems Conference Proceedings 2016-07-24 Vancouver. Vancouver, CANADA: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2016. s. 798-803. ISBN 9781509006250.

Podnázev :
Rok * :	2016
Obor * :	Obecná matematika
Počet stran * :	6
Strana od * :	798
Strana do * :	803
Forma vydání * :	Elektronická verze
Kód ISBN * :	9781509006250
Kód ISSN :	1098-7584
Název sborníku * :	IEEE International Fuzzy Systems Conference Proceedings
Sborník :	Mezinárodní
Název nakladatele * :	Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Místo vydání * :	Vancouver, CANADA
Stát vydání :
Název konference :	2016 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2016)
Místo konání konference * :	Vancouver
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní příslušnosti účastníků akce * :	Celosvětová akce
Kód UT WoS :
EID :

Klíčová slova anglicky * :	fuzzy, deduction
Popis v původním jazyce * :	Fuzzy associational analysis (FAA) is useful for solving various regression tasks. Mined fuzzy associations can be used as fuzzy IF-THEN rules in a fuzzy expert system, which is then able to predict some variable that appears on the right hand side of IF-THEN rules. In this paper we investigate fuzzy IF-THEN rules reduction methods. We propose a new probabilistic data coverage measure for evaluating quality of a set of IF-THEN rules. We also propose a rule reduction procedure based on this measure and compare it theoretically and experimentally in the context of Perception-based Logical Deduction.
Popis v anglickém jazyce * :	Fuzzy associational analysis (FAA) is useful for solving various regression tasks. Mined fuzzy associations can be used as fuzzy IF-THEN rules in a fuzzy expert system, which is then able to predict some variable that appears on the right hand side of IF-THEN rules. In this paper we investigate fuzzy IF-THEN rules reduction methods. We propose a new probabilistic data coverage measure for evaluating quality of a set of IF-THEN rules. We also propose a rule reduction procedure based on this measure and compare it theoretically and experimentally in the context of Perception-based Logical Deduction.

Typ zdroje financování výsledku * :

Specifický výzkum

Seznam projektů :

ID Projektu	Název projektu

Seznam ohlasů :

Ohlas

R01:	RIV/61988987:17610/16:A1701I0E

Complementary Content

${loading}