Mecanismo de Exclusão de Regras em Sistemas Fuzzy Evolutivos
O presente trabalho tem como objetivo propor um sistema de exclusão de regras e, consequentemente, a simplificação do modelo em sistemas fuzzy evolutivos. Tal simplificação tem alguns benefícios, podendo ser destacado, por exemplo, o trabalho de rotulação das regras por um especialista em sistemas...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade Federal de Viçosa (UFV)
2022-11-01
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| Series: | The Journal of Engineering and Exact Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://periodicos.ufv.br/jcec/article/view/14884 |
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| author | Marcus Vinícius Freitas Diadelmo Arthur Caio Vargas e Pinto Tamires Martins Rezende |
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O presente trabalho tem como objetivo propor um sistema de exclusão de regras e, consequentemente, a simplificação do modelo em sistemas fuzzy evolutivos. Tal simplificação tem alguns benefícios, podendo ser destacado, por exemplo, o trabalho de rotulação das regras por um especialista em sistemas não supervisionados e a explicação das regras obtidas. Para execução do trabalho foi considerado um algoritmo presente na literatura, ALMNo, com a adição do mecanismo de exclusão proposto. O mecanismo proposto utiliza a distância entre os centros das funções de pertinência das regras, normalizado pelo desvio padrão de uma janela deslizante com os últimos 10 dados analisados. A normalização visa detectar uma mudança no contexto dos dados, e, uma vez detectada a mudança, proporcionar uma maior generalização ao sistema. Isso se deve ao fato de que dados pertencentes a outra região do espaço gera um desvio padrão maior. Os resultados foram analisados comparando o algoritmo ALMNo original com o algoritmo ALMNo adicionado o mecanismo de exclusão. Resultados numéricos mostram que o mecanismo proposto é promissor, uma vez que reduziu o número de regras e manteve um nível competitivo de acurácia. Além disso, resultados de testes indicam que a definição dos parâmetros necessários não é algo decisivo para o sucesso do algoritmo.
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| format | Article |
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| institution | Kabale University |
| issn | 2527-1075 |
| language | English |
| publishDate | 2022-11-01 |
| publisher | Universidade Federal de Viçosa (UFV) |
| record_format | Article |
| series | The Journal of Engineering and Exact Sciences |
| spelling | doaj-art-b6d3c475c1364260a00af3d75c7b2a9d2025-02-02T19:55:55ZengUniversidade Federal de Viçosa (UFV)The Journal of Engineering and Exact Sciences2527-10752022-11-018810.18540/jcecvl8iss8pp14884-01eMecanismo de Exclusão de Regras em Sistemas Fuzzy EvolutivosMarcus Vinícius Freitas Diadelmo0Arthur Caio Vargas e Pinto1Tamires Martins Rezende2Instituto Federal de Minas Gerais – Campus Avançado Itabirito, BrasilInstituto Federal de Minas Gerais – Campus Avançado Itabirito, BrasilMachine Intelligence and Data Science Laboratory, Brasil O presente trabalho tem como objetivo propor um sistema de exclusão de regras e, consequentemente, a simplificação do modelo em sistemas fuzzy evolutivos. Tal simplificação tem alguns benefícios, podendo ser destacado, por exemplo, o trabalho de rotulação das regras por um especialista em sistemas não supervisionados e a explicação das regras obtidas. Para execução do trabalho foi considerado um algoritmo presente na literatura, ALMNo, com a adição do mecanismo de exclusão proposto. O mecanismo proposto utiliza a distância entre os centros das funções de pertinência das regras, normalizado pelo desvio padrão de uma janela deslizante com os últimos 10 dados analisados. A normalização visa detectar uma mudança no contexto dos dados, e, uma vez detectada a mudança, proporcionar uma maior generalização ao sistema. Isso se deve ao fato de que dados pertencentes a outra região do espaço gera um desvio padrão maior. Os resultados foram analisados comparando o algoritmo ALMNo original com o algoritmo ALMNo adicionado o mecanismo de exclusão. Resultados numéricos mostram que o mecanismo proposto é promissor, uma vez que reduziu o número de regras e manteve um nível competitivo de acurácia. Além disso, resultados de testes indicam que a definição dos parâmetros necessários não é algo decisivo para o sucesso do algoritmo. https://periodicos.ufv.br/jcec/article/view/14884Sistemas Fuzzy EvolutivosRegras FuzzyExclusão de regras |
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