Generating Interpretable Fuzzy Systems for Classification Problems

  • Juan A. Contreras-Montes Universidad Tecnológica de Bolívar
  • Oscar S. Acuña-Camacho Universidad Tecnologica de Bolivar in Cartagena
Palabras clave: Sistemas difusos, interpretabilidad, problemas de clasificación

Resumen

En este artículo se presenta un nuevo método para generar sistemas difusos interpretables, a partir de datos experimentalesde entrada y salida, para resolver problemas de clasificación. En la partición antecedente se emplean conjuntos triangulares con interpolación de 0.5 lo cual evita la presencia de solapamientos complejos que suceden en otros métodos. Los consecuentes, tipo Singleton, son generados por la proyección de los valores modales de cada función de membresía triangular en el espacio de salida y se emplea el método de mínimos cuadrados para el ajuste de los consecuentes. El método propuesto consigue una mayor precisión que la alcanzada con los métodos actuales existentes, empleando un número reducido de reglas y parámetros y sin sacrificar la interpretabilidad del modelo difuso. El enfoque propuesto es aplicado a dos problemas clásicos de clasificación: el Wisconsin Breast Cancer (WBC) y el Iris Data Classification Problem, para mostrar las ventajas del método y comparar los resultados con los alcanzados por otros investigadores.

Biografía del autor/a

Juan A. Contreras-Montes, Universidad Tecnológica de Bolívar
PhD in Technical Sciences from CUJAE, La Habana, Cuba. He graduated as an Electric Engineer in 1987 at the Universidad Tecnológica de Bolívar and as specialist in Industrial Automation in 1998 at the same university. He is working for the Department of Naval Engineer at Navy School in Cartagena
Oscar S. Acuña-Camacho, Universidad Tecnologica de Bolivar in Cartagena
MSc from UNAB, He graduated as specialist in Industrial Automation from Coruniversitaria, and as Electrical Engineer from UIS. He is working for the Department of Electrial Engineer at Universidad Tecnologica de Bolivar in Cartagena
Cómo citar
[1]
J. A. Contreras-Montes y O. S. Acuña-Camacho, «Generating Interpretable Fuzzy Systems for Classification Problems», TecnoL., n.º 23, pp. 239–255, dic. 2009.

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Publicado
2009-12-20
Sección
Artículos
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