In this paper, we examined the perf

In this paper, we examined the performance of four fuzzy
rule generation methods that could generate fuzzy if-then
rules directly from training patterns with no timeconsuming
tuning procedures. In the first approach, a
single fuzzy if-then rule was generated for each class using
the mean and the standard deviation of attribute values. In
the second approach, a single fuzzy if-then rule was
generated for each class using the histogram of attribute
values. The third approach generated fuzzy if-then rules by
homogeneously partitioning each attribute. Thus, a pattern
space was partitioned into a simple fuzzy grid. The
information about attribute values was not used for
specifying the membership function of each antecedent
fuzzy set. The local information of training patterns was
utilized when the consequent class and the certainty grade
were specified. The last approach was a modified version
of the simple fuzzy grid approach.
As illustrated in Table 2, simple grid approach gave the
best performance overall while the mean and standard
deviation approach also performed reasonably well.
It may be noted that a single fuzzy if-then rule for each
class is not always sufficient for real-world pattern
classification problems. While each approach is very
simple and has some drawbacks as discussed above, fuzzy
rule-based systems have high classification ability as
shown in this paper. The performance of fuzzy rule based
systems can be further improved by feature selection and
optimizing the rule selection and various rule parameters.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้ เราตรวจสอบประสิทธิภาพของสี่เอิบวิธีการสร้างกฎที่สามารถสร้างเอิบนั้นถ้ากฎโดยตรงจากรูปแบบการฝึกอบรมกับ timeconsuming ไม่กระบวนการปรับแต่ง ในวิธีแรก การเดียวเอิบนั้นถ้ากฎถูกสร้างสำหรับแต่ละระดับชั้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าแอตทริบิวต์ ในวิธีที่สอง กฎนั้นถ้าเอิบเดียวได้สร้างขึ้นสำหรับแต่ละคลาสโดยใช้ฮิสโตแกรมของแอททริบิวต์ค่า วิธีที่ 3 สร้างกฎนั้นถ้าชัดเจนโดยhomogeneously พาร์ทิชันแต่ละแอททริบิวต์ ดังนั้น รูปแบบพื้นที่ถูกแบ่งออกเป็นตารางอย่างชัดเจน ที่ข้อมูลเกี่ยวกับค่าแอตทริบิวต์ไม่ใช้สำหรับระบุฟังก์ชันสมาชิกของแต่ละ antecedentวิภัช ข้อมูลเฉพาะของรูปแบบการฝึกอบรมใช้เวลาเรียนตามมาและเกรดแน่นอนมีระบุ วิธีสุดท้ายถูกปรับเปลี่ยนวิธีกริดอย่างชัดเจนดังที่แสดงในตารางที่ 2 ตารางที่ง่ายวิธีให้ประสิทธิภาพโดยรวมเฉลี่ยและมาตรฐานดีที่สุดวิธีเบี่ยงเบนยังดำเนินด้วยดีอาจสังเกตที่เดียวเอิบนั้นถ้ากฎสำหรับแต่ละชั้นไม่เสมอเพียงพอสำหรับรูปแบบของจริงปัญหาประเภทนี้ ในขณะที่แต่ละวิธีมีมากง่าย และมีข้อเสียบางอย่างตามที่กล่าวถึงข้างต้น เอิบระบบตามกฎมีความสามารถในการจัดประเภทสูงเป็นแสดงในเอกสารนี้ ประสิทธิภาพของกฎที่ชัดเจนขึ้นระบบสามารถเพิ่มเติมปรับปรุงได้ โดยการเลือกคุณลักษณะ และเพิ่มประสิทธิภาพการเลือกกฎและพารามิเตอร์กฎต่าง ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เราตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานของเลือนสี่
วิธีการสร้างการปกครองที่สามารถสร้างเลือนแล้วถ้า
กฎโดยตรงจากรูปแบบการฝึกอบรมโดยไม่มี timeconsuming
ขั้นตอนการปรับแต่ง ในแนวทางแรก
เลือนเดียวแล้วถ้ากฎถูกสร้างขึ้นสำหรับแต่ละชั้นเรียนโดยใช้
ค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าแอตทริบิวต์ ใน
แนวทางที่สอง, เลือนเดียวแล้วถ้ากฎถูก
สร้างขึ้นสำหรับแต่ละระดับโดยใช้กราฟของแอตทริบิวต์
ค่า วิธีที่สามสร้างเลือนถ้ากฎแล้วโดย
แบ่งเป็นเนื้อเดียวกันแต่ละแอตทริบิวต์ ดังนั้นรูปแบบ
พื้นที่ถูกแบ่งออกเป็นตารางเลือนง่าย
ข้อมูลเกี่ยวกับค่าแอตทริบิวต์ไม่ได้ถูกนำมาใช้เพื่อ
ระบุการทำงานของแต่ละสมาชิกก่อน
ชุดเลือน ข้อมูลท้องถิ่นของรูปแบบการฝึกอบรมที่ถูก
นำมาใช้เมื่อชั้นที่เกิดขึ้นและระดับความเชื่อมั่น
ที่ถูกระบุ วิธีสุดท้ายคือรุ่นล่าสุด
ของวิธีการที่เรียบง่ายตารางเลือน.
ที่แสดงในตารางที่ 2 ตารางวิธีการที่เรียบง่ายให้
ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดโดยรวมในขณะที่ค่าเฉลี่ยและมาตรฐาน
วิธีการเบี่ยงเบนยังดำเนินการได้ดีพอสมควร.
มันอาจจะตั้งข้อสังเกตว่า if- เลือนเดียว แล้วกฎสำหรับแต่ละ
ชั้นไม่เคยเพียงพอสำหรับรูปแบบที่แท้จริงของโลก
ปัญหาการจัดหมวดหมู่ ในขณะที่แต่ละวิธีเป็นอย่างมาก
ที่เรียบง่ายและมีข้อบกพร่องบางอย่างตามที่กล่าวไว้ข้างต้นเลือน
ระบบตามกฎมีความสามารถในการจัดหมวดหมู่ให้สูงที่สุดเท่า
ที่ปรากฏในบทความนี้ ประสิทธิภาพการทำงานของกฎเลือนตาม
ระบบสามารถปรับปรุงเพิ่มเติมโดยการเลือกคุณลักษณะและ
การเพิ่มประสิทธิภาพการเลือกกฎและพารามิเตอร์กฎต่างๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในบทความนี้เราทดสอบประสิทธิภาพของกฎฟัซซี่
4 รุ่นวิธีการที่สามารถสร้างกฎฟัซซี่ถ้า
รูปแบบการฝึกอบรมโดยตรงจากไม่มี timeconsuming
ปรับขั้นตอนที่ ในวิธีแรก ถ้ากฎฟัซซี่
เดียวแล้วถูกสร้างขึ้นสำหรับแต่ละชั้นใช้
ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าแอตทริบิวต์ . ใน
วิธีที่สอง เดียวถ้าการปกครอง
ฟัซซี่ที่สร้างขึ้นสำหรับแต่ละชั้นเรียนที่ใช้ความถี่ของแอตทริบิวต์
ค่า วิธีที่สามที่สร้างขึ้นโดยฟัซซี่ถ้ากฎ
เป็นเนื้อเดียวกันแบ่งแต่ละแอตทริบิวต์ . ดังนั้นรูปแบบ
พื้นที่ถูกแบ่งเป็นตารางแบบง่าย ค่าแอตทริบิวต์
ข้อมูลไม่ได้ถูกใช้เพื่อระบุการทำงานของแต่ละสมาชิก

ฝอยมาก่อนกำหนด ข้อมูลท้องถิ่นของรูปแบบการฝึกอบรม
ใช้เมื่อเรียนจากและแน่นอนเกรด
ถูกระบุ วิธีสุดท้าย เป็นรุ่นที่แก้ไขของวิธีการที่ง่ายตารางๆ
.
ดังแสดงในตารางที่ 2 วิธีการตารางอย่างง่ายให้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดโดยรวมในขณะที่ค่าเฉลี่ย และวิธี

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานยังแสดงด้วยดี .
อาจจะสังเกตได้ว่าถ้ากฎฟัซซี่เดียวแล้วละ
ชั้นมักจะไม่เพียงพอสำหรับปัญหารูปแบบ
- การจำแนก ในขณะที่แต่ละวิธีมาก
ง่ายและมีบางประการตามที่กล่าวไว้ข้างต้น ระบบมีความสามารถในการจำแนกกฎฟัซซี่

สูงที่แสดงในบทความนี้ การปฏิบัติตามกฎฟัซซี่
ระบบสามารถปรับปรุงเพิ่มเติมโดยการเลือกคุณลักษณะและ
ปรับกฎและกฎการเลือกค่าพารามิเตอร์ต่าง ๆ