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阿尔贝托·费尔南德斯;何塞德尔·耶稣，玛丽亚;弗朗西斯科·埃雷拉

针对不平衡数据集的基于遗传规则选择的层次模糊规则分类系统。 （英语） Zbl 1191.68497号

国际J近似推理 50，第3期，561-577（2009）.
摘要：在许多实际应用程序领域中，使用的数据高度倾斜，某些类的实例数远远高于其他类。由于训练偏向于大多数类，使用这种不平衡的数据集解决分类任务是困难的。
本文的目的是提高基于模糊规则的分类系统在不平衡域上的性能，增加类之间边界区域上模糊划分的粒度，以获得更好的可分性。我们提出使用基于层次模糊规则的分类系统，该系统基于对简单语言模糊模型的细化，通过对知识库结构进行层次化扩展，并使用遗传规则选择过程，以获得紧凑准确的模型。
对大量不平衡数据集进行的广泛实验研究表明，该方法具有良好的性能。

引用于8文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68层37 人工智能背景下的不确定性推理

关键词：

分类;基于模糊规则的分类系统;不平衡数据集;遗传模糊系统;遗传规则选择;层次模糊划分

软件：

UCI-毫升;4.5条;SMOTE公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Fernández}等人，《国际近似推理》50，第3期，561--577（2009；Zbl 1191.68497）
全文： 内政部 链接

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