The synergistic combination of particle swarm optimization and fuzzy sets to design granular classifier

•This paper proposes a granular classifier to discover hyperboxes in three phases.•The first phase of the proposed model uses the set calculus to build the hyperboxes.•The second phase develops the geometry of hyperboxes using PSO algorithm.•The PSO is used to optimize the classification rate and ex...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Knowledge-based systems Ročník 76; s. 200 - 218
Hlavní autoři:	Salehi, Saber, Selamat, Ali, Reza Mashinchi, M., Fujita, Hamido
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.03.2015
Témata:	Algorithms Bundling Classifiers Construction DBSCAN clustering algorithm Fuzzy Fuzzy set theory Granular classifier Hyperbox geometry of classifiers Knowledge base Mathematical analysis Membership functions Particle swarm optimization Swarm intelligence Hyperbox geometry of classifiers Membership functions Granular classifier Particle swarm optimization DBSCAN clustering algorithm
ISSN:	0950-7051, 1872-7409
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!