کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4945237 | 1438419 | 2017 | 40 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Rough cognitive ensembles
ترجمه فارسی عنوان
گروه های شناختی خشن
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
فراگیری ماشین، محاسبات گرانول، نظریه مجموعه خشن، نقشه شناختی فازی، شبکه های شناختی خشن، یادگیری گروهی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Rough Cognitive Networks are granular classifiers stemming from the hybridization of Fuzzy Cognitive Maps and Rough Set Theory. Such cognitive neural networks attempt to quantify the impact of rough granular constructs (i.e., the positive, negative and boundary regions of a target concept) over each decision class for the problem at hand. In rough classifiers, determining the precise granularity level is crucial to compute high prediction rates. Regrettably, learning the similarity threshold parameter requires reconstructing the information granules, which may be time-consuming. In this paper, we put forth a new multiclassifier system classifier named Rough Cognitive Ensembles. The proposed ensemble employs a collection of Rough Cognitive Networks as base classifiers, each operating at a different granularity level. This allows suppressing the requirement of learning a similarity threshold. We evaluate the granular ensemble with 140 traditional classification datasets using different heterogeneous distance functions. After comparing the proposed model to 15 well-known classifiers, the experimental evidence confirms that our scheme yields very promising classification rates.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Approximate Reasoning - Volume 85, June 2017, Pages 79-96
Journal: International Journal of Approximate Reasoning - Volume 85, June 2017, Pages 79-96
نویسندگان
Gonzalo Nápoles, Rafael Falcon, Elpiniki Papageorgiou, Rafael Bello, Koen Vanhoof,