Сибирский федеральный университет

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2022

Идентификатор DOI: 10.36622/VSTU.2022.87.1.004

Ключевые слова: artificial neural network, fuzzy logic system, interpretability, evolutionary algorithms, classification, искусственная нейронная сеть, система на нечеткой логике, интерпретируемость, эволюционные алгоритмы, классификация

Аннотация: Рассматривается подход с применением системы на нечеткой логике для объяснения решений искусственной нейронной сети на задаче классификации. Особенность рассматриваемого подхода состоит в использовании эволюционных алгоритмов для автоматического проектирования моделей. In this paper, we consider an approach using a fuzzy logic system to explain the solutions of an artificial neural network on classification problems. A feature of the approach under consideration is the use of evolutionary algorithms for automatic design of models. It is shown that tuning a fuzzy system at the inputs and outputs of a neural network makes it possible to obtain a simple and interpretable rule base with an accuracy comparable to that of a neural network.

Журнал: Системы управления и информационные технологии

Выпуск журнала: № 1

Номера страниц: 17-20

ISSN журнала: 17295068

Место издания: Воронеж

Издатель: Воронежский государственный технический университет

• Шерстнев П.А. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)
• Семенкин Е.С. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК