Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko- správní

Univerzita Pardubice

Zaměstnanci
|
Studenti
English

Publikace detail

Modelling of Rough-Fuzzy Classifier

Autoři: Jirava Pavel | Křupka Jiří

Rok: 2008

Druh publikace: článek v odborném periodiku

Název zdroje: WSEAS Transactions on Systems

Název nakladatele: WSEAS Press

Místo vydání: Atény

Strana od-do: 251-262

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Modelování rough fuzzy klasifikátoru	V článku je představen hybridní model klasifikátoru založený na fuzzy a rough množinách. Navržené algoritmy jsou realizovány v Matlabu a model je poté testován na různých datových množinách. Na závěr jsou jeho výstupy porovnány s jinými metodami	klasifikase; rough sets; fuzzy sets; hybridní model
eng	Modelling of Rough-Fuzzy Classifier	The paper reflects the trend of the past years which is based on the diffusion of various traditional approaches and methods to the way of tackling new problems, in this case to the classification. Two components of the computational intelligence are applied in a classification model. It means rough and fuzzy sets on the basis of which the data classification hybrid model is proposed. In the second part the current knowledge in the investigated field are summarized and briefly explained. The algorithm for uncertain data operations and conditioned rules generation is introduced too. We have brought in an original toolbox called RSTbox for data processing and automatic rules generation. Proposed model and toolbox are carried out in MATLAB, tested on more data files, and compared to others, already known classification methods.	Classification; rough sets theory; fuzzy sets theory; rules generation; hybrid model; evaluation