Классификация многомерных данных с использованием кластерного генетического алгоритма и нечеткой логики

Журнал: 
Страница: 
137
УДК: 
004.8
  В данной работе рассмотрен подход к повышению точности классифицирующих правил, полученных с использованием кластерного генетического алгоритма. Предложенный подход использует теорию нечетких множеств и позволяет снизить неопре¬деленность при классификации наблюдений, лежащих в перекрывающихся областях кластеров, а также принимать решение с учетом всего множества правил, активированных наблюдением.    
info_eng: 
The paper describes the approach to the accuracy increasing of classification rules, obtained by genetic clustering algorithm. Proposed approach uses the theory of fuzzy sets, allowing to lower the uncertainty during classification process. The approach permits to take decisions, considering the whole set of rules, activated by the experimental observation.