FLPD FLPD ist ein automatisches Lernsystem, das auf Fuzzy-Prototypen basiert.
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FLPD Ranking & Zusammenfassung

FLPD Stichworte

Fuzzy Algorithmus Lernsystem Fuzzy-Prototyp HPI-Algorithmus Hpi.

FLPD Beschreibung

FLPD ist ein automatisches Lernsystem, das auf Fuzzy-Prototypen basiert. FLPD ist ein automatisches Lernsystem, das auf Fuzzy-Prototypen basiert. Verwenden Sie FLPD, es ist einfach, überwachte und unbeaufsichtigte Lernprozesse einfach zu berechnen. Gleichzeitig können mehr experimentierte Benutzer eine hohe Anzahl von Parametern des Berechnungsprozesses konfigurieren, und sie können auch ihre eigenen personalisierten Lernverfahren entwerfen. Der Induktionskern des Systems basiert auf dem HPI-Algorithmus (hierarchische Prototyp-Induktion). Ein fortschrittlicher Benutzer kann jedoch einen eigenen Induktionalgorithmus basierend auf Fuzzy-Prototypen entwerfen und verwenden. Das System ist in Schichten strukturiert, das mehrere Dienstprogramme aufweist, die in verschiedenen Abstraktionsniveaus arbeiten, die Flexibilität, Leistung und Einfachheit kombinieren können. Alles ist das System in einem C ++ Bibliothek für Fuzzy-Logik- und Maschinenlernen, die es erlaubt, Fuzzy-Informationen zu vertreten und manipulieren zu können Lerntechniken anwenden Und in gewissem Maße kontinuierliche Fuzzy-Sets. Spezifische Klassen zum Umgang mit Fuzzy-Sets, die in der LPD (am wenigsten voreingenommene Verteilung) auftreten Theorie: Als Fusion von Fuzzy-Sets und der bedingten Wahrscheinlichkeit. · Fuzzy-Prototypen · Eine grundlegende Implementierung von Prototypen ist als Container von Fuzzy-Attributen bereitgestellt. Die Operationen auf Fuzzy-Prototypen, die aus der Massenauftragstheorie abgeleitet wurden, werden implementiert: Fusion, Unterstützung und durchschnittlich normalisierte Unterstützung. · Sprachkenntnisse · Einige Tools für die Fuzzifikation von Daten sind in der Bibliothek enthalten. Zur Diskretisierung kontinuierlicher Daten werden mehrere sprachliche Abdeckungsalgorithmen implementiert. · Prototyp-Induktionalgorithmen · Die Bibliothek umfasst eine Implementierung des hierarchischen Prototyp-Induktionalgorithmus (HPI), und auch HPIW (HPI mit Gewichtung), das auf der Grundlage auf HPI, der sich auf die Relevanz jedes Attributs sorgt, wenn er Prototypen zur Fusion suchen, und Erzeugt eine Nachdenkensfunktion, die die Ergebnisse von RAW HPI verbessert. · Dateneingabe / -ausgang · Eine grundlegende Implementierung von Daten E / A ist bereitgestellt, sodass Lese- und Schreibdaten in mehreren Formaten (Text, CSV und XML ) auf einfache Weise auf einfache Weise möglich sind. · Experimentierrahmen · Neben der Bibliothek umfasst das System einige Front-Enden für die Befehlszeile und eine einfache Grafikschnittstelle schreiben in PHP, die basierend auf der Bibliothek, einige gewohnheitsmäßige automatische Lernaufgaben implementieren: · Beaufsichtigtes Lernen · Ein Trainings-Datensatz wird konvertiert in einem Fuzzy-Prototypsatz nach einem Induktionsprozess. Die induzierten Prototypen werden dann verwendet, um die Klasse der Elemente eines Testdatensatzes zu bestimmen. · Wenn die Kreuzvalidierung gewünscht wird, ist ein Eingabedataset in mehrere Falten aufgeteilt. Ein überwachter Lernprozess wird dann auf jede Falte angewendet. · Unbeaufsichtigtes Lernen · Von einem Eingabedataset wird ein Satz induzierter Prototypen extrahiert. Jeder Prototyp stellt eine differenzierte Klasse von Datenelementelementen dar, die in den Eingabedaten erfasst werden. · Diese Lernfrontenden werden über eine Gruppe von Backenden im unteren Abstraktionsniveau implementiert. Jedes Back-End berechnet nur einen Schritt in den verschiedenen sequentiellen Aufgaben, die für einen Lernprozess erforderlich sind, um abgeschlossen zu werden: · Datenkonvertierung von / in das eigene XML-Format. · XML-Datenmanipulation · Daten-Fuzzifikation. · Prototyp-Induktion. · Datenklassifizierung. · Bewertung der Klassifizierungen. · Grafikdarstellung. · Mit diesen Back-Enden kann ein personalisierter Lernprozess direkt neu oder teilweise auf der Grundlage der bereits vom System bereitgestellten Berechnungsinfrastruktur ausgelegt werden.

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