Phát triển phương pháp luận trích rút hệ luật ngôn ngữ mờ giải bài toán phân

Bảng 1.1..

Ví dụ quan hệ dấu của một số gia tử. Xem tại trang 23 của tài liệu.

(v) Chúng hình thành một phân hoạch trên [0,1]. - Phát triển phương pháp luận trích rút hệ luật ngôn ngữ mờ giải bài toán phân lớp, hồi quy dựa trên đại số gia tử

v.

Chúng hình thành một phân hoạch trên [0,1] Xem tại trang 30 của tài liệu.

- Mô hình tính mờ của từ của mỗi nút ở mứ ck được bao hàm trong mô hình tính mờ của các từ cha mẹ của nó ở mức (k – 1), ngược lại bằng cách hợp các mô hình tính mờ của các nút con của nó ta có mô hình mờ của nút cha, chúng được thể hiện trong (Pr3). - Phát triển phương pháp luận trích rút hệ luật ngôn ngữ mờ giải bài toán phân lớp, hồi quy dựa trên đại số gia tử

h.

ình tính mờ của từ của mỗi nút ở mứ ck được bao hàm trong mô hình tính mờ của các từ cha mẹ của nó ở mức (k – 1), ngược lại bằng cách hợp các mô hình tính mờ của các nút con của nó ta có mô hình mờ của nút cha, chúng được thể hiện trong (Pr3) Xem tại trang 36 của tài liệu.

- //Bước 1: Xây dựng cấu trúc đa thể hình thang của �� -� - Phát triển phương pháp luận trích rút hệ luật ngôn ngữ mờ giải bài toán phân lớp, hồi quy dựa trên đại số gia tử

c.

1: Xây dựng cấu trúc đa thể hình thang của �� -� Xem tại trang 64 của tài liệu.

Hình 2.1..

Thiết kế phân hoạch đa thể hạt dựa trên ĐSGT trong [59] Xem tại trang 70 của tài liệu.

- Một ví dụ Hình 2.5 mô tả thiết kế phân hoạch mờ dựa trên ĐSGT mở rộng và hàm S, với các tham số mờ của ĐSGT mở rộng fm(0) = 0.006352412, f ((((((((((((((( − ) = 0.4404566, fm(wj) = 0.0004077147, f +) (((((((((((((((= 0.4801931, fm(1) = 0.07259017, µL = - Phát triển phương pháp luận trích rút hệ luật ngôn ngữ mờ giải bài toán phân lớp, hồi quy dựa trên đại số gia tử

t.

ví dụ Hình 2.5 mô tả thiết kế phân hoạch mờ dựa trên ĐSGT mở rộng và hàm S, với các tham số mờ của ĐSGT mở rộng fm(0) = 0.006352412, f ((((((((((((((( − ) = 0.4404566, fm(wj) = 0.0004077147, f +) (((((((((((((((= 0.4801931, fm(1) = 0.07259017, µL = Xem tại trang 76 của tài liệu.

Bảng 2.2.

ta thấy, về mục tiêu độ chính xác của FRBS, trên tập huấn luyện giá trị MSE Xem tại trang 90 của tài liệu.

Bảng 2.5..

So sánh độ chính xác giữa các hệ phân Xem tại trang 98 của tài liệu.

Bảng 2.7..

Kết quả thực nghiệm của các hệ Xem tại trang 100 của tài liệu.

Hình 2.9..

Mã hóa cá thể tối ưu tham số của ĐSGT Xem tại trang 108 của tài liệu.

Hình 2.11..

Sơ đổ tổng quát thuật toán HA-De-PAES Xem tại trang 112 của tài liệu.

Bảng 2.12..

So sánh kết quả thử nghiệm thuật toán HA-De-PAES (HADe) với các thuật toán HA-PAES-MG-Kmax (HATg), PAESKB tại điểm FIRST Xem tại trang 116 của tài liệu.

Hình 2.12..

Sơ đổ tổng quát thuật toán đồng tiến hóa PSO (HACO) Xem tại trang 121 của tài liệu.

Bảng 2.17..

Các kết quả thực nghiệm và so Xem tại trang 128 của tài liệu.

Bảng 2.18..

Kiểm định giả thuyết tương đương đối với độ chính xác phân lớp giữa hai hệ phân lớp HACO và HATF Xem tại trang 130 của tài liệu.

33) phương pháp hình thức được trình bày trong Mục 1.2. - Phát triển phương pháp luận trích rút hệ luật ngôn ngữ mờ giải bài toán phân lớp, hồi quy dựa trên đại số gia tử

33.

phương pháp hình thức được trình bày trong Mục 1.2 Xem tại trang 136 của tài liệu.

Hình 3.2..

Lược đồ của thuật toán IS-LRBSs-Design-MOEA ,A2a.1- Khôi phục các LRBS tối ưu của Xem tại trang 162 của tài liệu.

Bảng 3.1..

Kết quả đạt được bởi IS-LRBSs-Design-MOEA AGr3, HA-PAES-MG- Xem tại trang 166 của tài liệu.

- Thuật toán METSK-HDe [34]: một thuật toán nhanh gồm hai giai đoạn cho Mô hình mờ chính xác trong giải các bài toán hồi quy có số chiều và tập dữ liệu lớn sử dụng FRBS gần đúng của Takagi – Sugeno – Kang (TSK) - Phát triển phương pháp luận trích rút hệ luật ngôn ngữ mờ giải bài toán phân lớp, hồi quy dựa trên đại số gia tử

hu.

ật toán METSK-HDe [34]: một thuật toán nhanh gồm hai giai đoạn cho Mô hình mờ chính xác trong giải các bài toán hồi quy có số chiều và tập dữ liệu lớn sử dụng FRBS gần đúng của Takagi – Sugeno – Kang (TSK) Xem tại trang 167 của tài liệu.

Bảng 3.6..

Kết quả thực nghiệm khả năng mở rộng khung nhận thức ngôn ngữ của thuật toán A Xem tại trang 169 của tài liệu.

Bảng 3.7..

So sánh MSEts của AGr2↑3↑4, AGr2, AGr2,700, AGr3, và AGr2↑3 sử dụng kiểm định Wilcoxon tại mức ý nghĩa α = 0,05 Xem tại trang 170 của tài liệu.

Bảng 3.8..

Kết quả thực nghiệm khả năng mở rộng khung Xem tại trang 173 của tài liệu.

Bảng 3.9..

So sánh giá trị MSEts giữa các MOEAs sử Xem tại trang 174 của tài liệu.

Bảng 3.10..

Ví dụ về một cơ sở luật được khai Xem tại trang 175 của tài liệu.

- LENGT H= “Long” - Phát triển phương pháp luận trích rút hệ luật ngôn ngữ mờ giải bài toán phân lớp, hồi quy dựa trên đại số gia tử

ong.

” Xem tại trang 175 của tài liệu.

[119] Bảng PL1.1: Các tập dữ liệu mẫu được sử dụng trong các thực nghiệm cho bài toán hồi quy [120] [121] [122] STT[123][124]Tập dữ liệu - Phát triển phương pháp luận trích rút hệ luật ngôn ngữ mờ giải bài toán phân lớp, hồi quy dựa trên đại số gia tử

119.

] Bảng PL1.1: Các tập dữ liệu mẫu được sử dụng trong các thực nghiệm cho bài toán hồi quy [120] [121] [122] STT[123][124]Tập dữ liệu Xem tại trang 189 của tài liệu.

34. Bảng PL1.2: Các tập dữ liệu mẫu được sử dụng trong các thực nghiệm cho bài toán phân lớp - Phát triển phương pháp luận trích rút hệ luật ngôn ngữ mờ giải bài toán phân lớp, hồi quy dựa trên đại số gia tử

34..

Bảng PL1.2: Các tập dữ liệu mẫu được sử dụng trong các thực nghiệm cho bài toán phân lớp Xem tại trang 195 của tài liệu.

183. Sau đây là mô tả ngắn gọn các đặc điểm chính của các tập dữ liệu trong bảng 184.trên: - Phát triển phương pháp luận trích rút hệ luật ngôn ngữ mờ giải bài toán phân lớp, hồi quy dựa trên đại số gia tử

183..

Sau đây là mô tả ngắn gọn các đặc điểm chính của các tập dữ liệu trong bảng 184.trên: Xem tại trang 196 của tài liệu.

Phát triển phương pháp luận trích rút hệ luật ngôn ngữ mờ giải bài toán phân lớp, hồi quy dựa trên đại số gia tử

Khả năng mở rộng của LFoC

Nghiên cứu thực nghiệm và thảo luận