Título: Síntese Automática de Sistemas de Inferência Fuzzy para Classificação
Autores: Paredes, Jorge; Koshiyama, Adriano S.; Vellasco, Marley M.B.R.; Tanscheit, Ricardo
Resumo: Este trabalho introduz o modelo AutoFIS-Class, destinado à geração automática de Sistemas de Inferência Fuzzy para problemas de Classificação. Esta abordagem consiste em cinco etapas: (i) mapeamento de cada padrão a um grau de pertinência a conjuntos fuzzy; (ii) geração de um conjunto de premissas de regras fuzzy, inspiradas em uma árvore de busca, e aplicação de critérios de qualidade para reduzir o crescimento exponencial; (iii) associação de uma determinada premissa a um consequente adequado; (iv) agregação das regras fuzzy para a uma mesma classe e (v) decisão sobre qual classe é mais compatível com um determinado padrão. Na avaliação do AutoFIS-Class, foram utilizadas 21 bases de dados e os resultados foram comparados com os de outros quatro sistemas baseados em regras. Os resultados mostram que o AutoFIS-Class é competitivo frente a estes sistemas, em sua maioria do tipo evolucionário.
Palavras-chave: Sistema de Inferência Fuzzy; Síntese Automática; Classificação
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2015-100
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