Biểu diễn ngữ nghĩa tính toán đảm bảo tính giải nghĩa của hệ phân lớp dựa trên luật mờ

Bài viết Biểu diễn ngữ nghĩa tính toán đảm bảo tính giải nghĩa của hệ phân lớp dựa trên luật mờ trình bày một phương pháp biểu diễn ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ đảm bảo tính giải nghĩa được của hệ phân lớp. Kết quả thực nghiệm với 23 tập dữ liệu chuẩn cho thấy phương pháp được đề xuất cho độ chính xác phân lớp tốt hơn trong khi không làm tăng độ phức tạp của hệ luật so với các phương pháp đã được công bố.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Biểu diễn ngữ nghĩa tính toán đảm bảo tính giải nghĩa của hệ phân lớp dựa trên luật mờ TNU Journal of Science and Technology 227(16): 107 - 114 COMPUTATIONAL SEMANTIC REPRESENTATION GUARANTEES INTERPRETABILITY OF FUZZY RULE BASED CLASSIFIER Pham Dinh Phong, Hoang Van Thong*, Nguyen Duc Du University of Transport and Communications ARTICLE INFO ABSTRACT Received: 26/9/2022 The fuzzy rule-based classifier design methods have been widely studied by the research community due to many practical applications Revised: 19/10/2022 in the real life. The quality of a classifier clearly depends on the Published: 20/10/2022 semantic representations of linguistic words in the rule bases. Hedge algebra allows to the creation of a formal formalism for designing the KEYWORDS fuzzy sets-based computational semantics of linguistic words from their inherent semantics. However, the existing design methods of fuzzy Hedge algebras sets-based computational semantics of linguistic words do not Order-based semantics guarantee the interpretability of the fuzzy rule-based classifiers. Specifically, the designed multi-granularity representation does not Classifier retain the generality-specificity relation of linguistic terms. This paper Interpretability presents a fuzzy sets-based computational semantic representation that Fuzzy rule-based systems guarantees the interpretability of the fuzzy rule-based classifier. Experimental results on 23 real-world datasets have shown that the proposed method gives better classification accuracy while not increasing the complexity of the fuzzy rule-based systems in comparison with the existing methods. BIỂU DIỄN NGỮ NGHĨA TÍNH TOÁN ĐẢM BẢO TÍNH GIẢI NGHĨA CỦA HỆ PHÂN LỚP DỰA TRÊN LUẬT MỜ Phạm Đình Phong, Hoàng Văn Thông*, Nguyễn Đức Dư Trường Đại học Giao thông vận tải THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Ngày nhận bài: 26/9/2022 Phương pháp thiết kế hệ phân lớp dựa trên luật mờ đã và đang được nghiên cứu rộng rãi do có nhiều ứng dụng trong thực tiễn. Chất lượng Ngày hoàn thiện: 19/10/2022 của một hệ phân lớp phụ thuộc vào các biểu diễn ngữ nghĩa của các từ Ngày đăng: 20/10/2022 ngôn ngữ trong cơ sở luật. Đại số gia tử cho phép tạo ra một cơ sở hình thức thiết kế ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ của các từ ngôn ngữ TỪ KHÓA trong cơ sở luật từ ngữ nghĩa vốn có của chúng. Tuy nhiên, các phương pháp thiết kế ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ chưa đảm bảo tính Đại số gia tử giải nghĩa của hệ phân lớp dựa trên luật mờ. Cụ thể, biểu diễn đa thể hạt Thứ tự ngữ nghĩa của khung nhận thức ngôn ngữ chưa đảm bảo tính chung - riêng của các Hệ phân lớp từ ngôn ngữ. Bài báo này trình bày một phương pháp biểu diễn ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ đảm bảo tính giải nghĩa được của hệ Tính giải nghĩa được phân lớp. Kết quả thực nghiệm với 23 tập dữ liệu chuẩn cho thấy Hệ dựa trên luật mờ phương pháp được đề xuất cho độ chính xác phân lớp tốt hơn trong khi không làm tăng độ phức tạp của hệ luật so với các phương pháp đã được công bố. DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.6566 * Corresponding author. Email: thonghv@utc.edu.vn http://jst.tnu.edu.vn 107 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(16): 107 - 114 1. Giới thiệu Phương pháp thiết kế hệ phân lớp dựa trên luật mờ (Fuzzy rule based classifiers – FRBCs) được nghiên cứu rộng rãi do có nhiều ứng dụng thực tế trong lĩnh vực khai phá dữ liệu [1] – [5]. Phương pháp thiết kế FRBC theo tiếp cận lý thuyết tập mờ [1] – [5] sử dụng các tập mờ để phân hoạch miền giá trị của các thuộc tính dựa trên tri thức của các chuyên gia. Do đó, số tập mờ được sử dụng bị giới hạn là 7±2 và các tập mờ thường được biểu diễn dưới dạng phân hoạch đều. Bên cạnh đó, do không có cầu nối hình thức giữa ngữ nghĩa của các từ ngôn ngữ với các tập mờ nên các tập mờ thu được sau quá trình tối ưu không phản ánh đúng ngữ nghĩa thực của các từ ngôn ngữ theo ý đồ thiết kế của các chuyên gia và làm giảm tính giải nghĩa của hệ luật phân lớp. Đại số gia tử (ĐSGT) [6] – [8] được Nguyễn Cát Hồ và cộng sự giới thiệu vào năm 1990 đã được ứng dụng hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau như khai phá dữ liệu [9] – [14], điều khiển mờ [15], xử lý ảnh [16],... ĐSGT cung cấp một cơ sở toán học cho việc liên kết ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ với ngữ nghĩa vốn có của các từ ngôn ngữ trên cơ sở khai thác tính thứ tự về ngữ nghĩa của các từ trong miền giá trị ngôn ngữ, cho phép tạo ra một cơ sở hình thức sinh ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ từ ngữ nghĩa định tính vốn có của các từ ngôn ngữ. Dựa trên cơ sở hình thức này, Nguyễn Cát Hồ và các cộng sự lần đầu tiên đã ứng dụng ĐSGT để thiết kế tối ưu các từ ngôn ngữ cùng với ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ cho FRBC một cách hiệu quả [9], [10], trong đó ngữ nghĩa dựa trên tập mờ hình thang được chứng minh là hiệu quả hơn ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ tam giác. Dựa trên ĐSGT, một ph ...