Гибридная система формирования баз нечетких правил для задач классификации при помощи самоконфигурируемого эволюционного алгоритма с селекцией обучающих примеров | Научно-инновационный портал СФУ

Гибридная система формирования баз нечетких правил для задач классификации при помощи самоконфигурируемого эволюционного алгоритма с селекцией обучающих примеров

Тип публикации: патент

Год издания: 2015

Аннотация: Программа позволяет строить базы нечетких правил для задач классификации с несбалансированными данными. Метод селекции обучающих примеров позволяет производить обучение классификатора на больших объемах данных. Использование эвристических процедур генерации правил из подвыборок ограниченного объема, сформированных по балансирующей стратегии, вместе с адаптивной процедурой назначения весов измерениям позволяет формировать более качественные классификаторы за приемлемое время.

Ссылки на полный текст

Авторы

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.