This paper shows how the rule weigh

This paper shows how the rule weight of each fuzzy
rule can be specified in fuzzy rule-based classification systems.
First, we propose two heuristic methods for rule weight specification.
Next, the proposed methods are compared with existing ones
through computer simulations on artificial numerical examples
and real-world pattern classification problems. Simulation results
show that the proposed methods outperform the existing ones in
the case of multiclass pattern classification problems with many
classes.
Index Terms—Data mining, fuzzy systems, pattern classification,
rule generation, rule selection.

Kết quả (Việt) 1:

Bài báo này cho thấy làm thế nào quy tắc trọng lượng mỗi mờquy tắc có thể được xác định trong hệ thống phân loại dựa trên nguyên tắc mờ.Trước tiên, chúng tôi đề nghị hai phương pháp heuristic cho các quy tắc trọng đặc điểm kỹ thuật.Tiếp theo, các phương pháp được đề xuất được so sánh với những cái hiện cóthông qua các mô phỏng máy tính trên ví dụ số nhân tạovà vấn đề phân loại mô hình thế giới thực. Kết quả mô phỏngHiển thị các phương pháp được đề xuất tốt hơn những cái hiện có trongtrường hợp của vấn đề phân loại hoa văn multiclass với nhiềuCác lớp học.Điều khoản index-khai thác dữ liệu, mờ hệ thống, phân loại mô hình,quy tắc thế hệ, lựa chọn quy tắc.

Kết quả (Việt) 2:

Bài viết này cho thấy trọng lượng quy tắc của từng mờ
quy tắc có thể được quy định trong hệ thống phân loại dựa trên nguyên tắc mờ.
Đầu tiên, chúng tôi đề xuất hai phương pháp heuristic cho trọng lượng quy tắc đặc điểm kỹ thuật.
Tiếp theo, các phương pháp đề xuất được so sánh với những cái hiện
qua các mô phỏng máy tính về số nhân tạo ví dụ
và thực tế vấn đề mô hình phân loại. Kết quả mô phỏng
cho thấy rằng phương pháp đề xuất tốt hơn những cái hiện có trong
trường hợp của các vấn đề mô hình phân loại nhiều lớp với nhiều
lớp.
Khai thác Index khoản-Data, hệ thống mờ, mô hình phân loại,
thống trị thế hệ, lựa chọn quy tắc.