این سایت در حال حاضر پشتیبانی نمی شود و امکان دارد داده های نشریات بروز نباشند
رایانش نرم و فناوری اطلاعات، جلد ۱، شماره ۱، صفحات ۸۹-۱۰۰
عنوان فارسی استفاده از رویکرد هوش جمعی در طراحی بهینه سیستم های طبقه بندی مبتنی بر قواعد فازی
چکیده فارسی مقاله  طبقه­بندی کننده­های فازی به عنوان نمونه­ای از سیستم‌های فازی، از کارامدترین روش‌های طبقه­بندی در علم بازشناسی الگو به شمار می‌روند. این طبقه­بندی کننده‌ها از پارامترهای ساختاری متنوعی تشکیل شده‌اند که هر یک از آن‌ها به نوبه خود بر روی عملکرد آن‌ها تأثیر به سزایی دارد. نوع و مکان توابع عضویت، و همچنین نوع قواعد فازی از نظر ترکیب مقدم‌ها و مؤخرها از مهم‌ترین این پارامترها به شمار می‌آیند. معمولاً چالش اصلی در طراحی و پیاده سازی چنین طبقه­بندی کننده‌هایی انتخاب بهینه همین پارامترها به منظور دستیابی به بهترین عملکرد است. در این مقاله با به‌کارگیری الگوریتم جستجوی گرانشی روشی به منظور بهینه­سازی پارامترهای طبقه­بندی کننده‌های فازی، اعم از شکل و مکان توابع عضویت و همراه با آن استخراج قواعد فازی بهینه ارائه شده است. روش پیشنهادی در مواجهه با مجموعه داده‌هایی با بردارهای ویژگی که از نظر تعداد، ابعاد، و تداخل کلاس‌های مرجع از پیچیدگی قابل قبولی برخوردارند، به محک آزمایش سپرده شده است. نتایج مقایسه‌ای به دست آمده از این آزمایشات نشان می‌دهد که روش ارائه شده از عملکرد بهتری نسبت به سایر روش‌های مشابه که مبتنی بر روش‌های ژنتیک و بهینه­سازی گروه ذرات می‌باشند، برخوردار است.
کلیدواژه‌های فارسی مقاله
عنوان انگلیسی Using Swarm Intelligence Approach in the Optimal Design of Fuzzy Rule-Based Classifier Systems
چکیده انگلیسی مقاله Fuzzy classifiers as a kind of fuzzy systems are powerful approaches in pattern recognitiontasks. These classifiers consist of various structural parameters, each of them have major effectson the performance of fuzzy classifiers. Type and locations of membership functions, in additionto fuzzy antecedents and consequents are most important of these structural parameters.Usually, the major problem in design and implementation of fuzzy classifiers is optimum settingup of these parameters, to reach the best performance. In this paper, a method is described forestimation of optimum aforementioned fuzzy parameters in a fuzzy classifier. Extensiveexperimental results are presented to show the effectiveness and powerfulness of the proposedmethod.
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله
نویسندگان مقاله حسین عسکری |
دانشکده مهندسی برق دانشگاه بیرجند

سیدحمید ظهیری |
دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه بیرجند، ایران

نشانی اینترنتی http://jscit.nit.ac.ir/article_67321_c7ccd6821ef56ef9713dc52558424a8f.pdf
فایل مقاله اشکال در دسترسی به فایل - ./files/site1/rds_journals/834/article-834-806052.pdf
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده fa
موضوعات مقاله منتشر شده
نوع مقاله منتشر شده
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات