Aufbau der Vorlesung Gliederung: Fuzzy Logik - CES

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Vorlesung “Intelligente Datenanalye” Universität Karlsruhe, ITEC (Prof. J. Henkel) Dr. F. Feldbusch RecBF - Regelextraktion Kern und Einflußbereich im ℜ m Wennx1 in [a1, b1 ] ⊆ (c1, d1, ) Und xn in Kernn ⊆ Einflußb. DannKlasse K = [ay, by ] ⊆ (cy, dy ) Regeln = Explizites (lokales) Wissen über Zusammenhänge, Parametereinfluß und Empfindlichkeit • Algorithmus Universität Karlsruhe ITEC (Prof. J. Henkel) University of California Intelligente Datenanalyse – F4.67 at Berkeley 67 RecBFN – Überdeckung (covered) – Einfügung (commit) – Verkleinern (shrink) • Klassifikationsregionen – lokal – rechteckförmig und achsenparallel -> Regeln extrahierbar – Bereich zwischen Klassen interpretierbar University of California Intelligente Datenanalyse – F4.68 at Berkeley 68 34
Vorlesung “Intelligente Datenanalye” Universität Karlsruhe, ITEC (Prof. J. Henkel) Dr. F. Feldbusch Universität Karlsruhe ITEC (Prof. J. Henkel) Algorithmus Iteriere, bis alle Trainingsmuster korrekt klassifiziert sind: Für jedes zu klassifizierende Muster: Falls Datum im Kern der korrekten Klasse (covered): NOP im Einflußbereich der korrekten Klasse (commit): Vergrößere Kernbereich nicht korrekt klassifiziert (shrink): Lege neues “Neuron” an und mache Konfliktauflösung Universität Karlsruhe ITEC (Prof. J. Henkel) University of California Intelligente Datenanalyse – F4.69 at Berkeley 69 Algorithmus • Während einer Epoche, dem einmaligen Anlegen aller Beispieldaten, wird für jeden Vektor X geprüft: – covered: Falls X im Einflußbereich einer bereits existierenden RecBF liegt und mit ihrer Klasse übereinstimmt, wird diese RecBF soweit vergrößert, daß ihr Kern den Vektor abdeckt. – commit: Wenn X nicht im Einflußbereich eines vorh. RecBFs der entsprechenden Klasse liegt, wird ein neues RecBF eingefügt. – shrink: Steht X in Konflikt mit einer RecBF, d.h. die Klasse des Vektors und der RecBF stimmen nicht überein und der Vektor verursacht eine Aktivierung der RecBF > 0. Der Einflußbereich der RecBF muß soweit verringert werden, daß der Vektor nach Verkleinerung außerhalb liegt und die Aktivierung der RecBF für diesen Trainingsvektor gleich 0 ist. University of California Intelligente Datenanalyse – F4.70 at Berkeley 70 35
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