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昆廷·布拉班特;米盖尔·库塞罗;迪迪埃·杜布瓦;亨利·普拉德;阿涅斯·里科

单调分类问题的学习规则集和Sugeno积分。 （英语） Zbl 1464.68390号

模糊集系统。 401, 4-37 (2020).
摘要：在监督分类设置的某些变体中，属性域和类集是完全有序集。学习一个分类器的任务是不降低每个属性的权重，这个任务称为单调分类。在这个任务中可以使用几种模型；在本文中，我们关注的是决策规则。我们提出了一种学习决策规则集的方法，该决策规则集最适合训练数据，而短规则优于长规则。通过将Sugeno积分推广到不同的属性域，给出了if-then规则集表示的新结果，其中局部效用函数用于将属性域映射到公共的全序尺度。我们研究了Sugeno积分的这种定性扩展是否提供了大型决策规则集的紧凑表示。

引用于1文件

MSC公司：

68层37 人工智能背景下的不确定性推理
28E10型 模糊测度理论
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

单调分类;单调约束;决策规则;Sugeno积分;可分解模型;MCDA公司

软件：

ElemStatLearn（电子状态学习）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛Q.Brabant｝等人，《模糊集系统》。401，4--37（2020；Zbl 1464.68390）
全文： 内政部 哈尔

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