Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,654,335
Improving the Interpretability of Support Vector Machines-based Fuzzy Rules
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Duc-Hien Nguyen, Manh-Thanh Le
Nơi đăng:
Advances in Smart Systems Research, Future Technology Publications, PO Box 2115, Shoreham-by-sea, BN43 5WR, United Kingdom;
S
ố:
Vol. 3 No. 1, ISSN: 2050-8662;
Từ->đến trang
: 7 - 14;
Năm:
2013
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Support vector machines (SVMs) and fuzzy rule systems are functionally equivalent under some conditions. Therefore, the learning algorithms developed in the field of support vector machines can be used to adapt the parameters of fuzzy systems. Extracting fuzzy models from support vector machines has the inherent advantage that the model does not need to determine the number of rules in advance. However, after the support vector machine learning, the complexity is usually high, and interpretability is also impaired. This paper not only proposes a complete framework for extracting interpretable SVM-based fuzzy modeling, but also provides optimization issues of the models. Simulations examples are given to embody the idea of this paper.
Keywords.
Fuzzy models, Fuzzy inference system, Support vector machines, Interpretability
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn