Extraction of Fuzzy Logic Rules from Data by Means of Artificial Neural Networks

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F05%3A00405527" target="_blank" >RIV/67985807:_____/05:00405527 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Extraction of Fuzzy Logic Rules from Data by Means of Artificial Neural Networks

Original language description

A method for the extraction of rules in a general fuzzy disjunctive normal form is described in detail and illustrated on real-world applications. Furter, the paper proposes an algorithm demonstrating a principal possibility to extract fuzzy logic rulesfrom multilayer perceptrons with continuous activation functions, i.e., from the kind of neural networks most universally used in applications. However, complexity analysis of the individual steps of that algorithm reveals that it involves computations with doubly-exponential complexity, due to which it can not without simplifications serve as a practically applicable alternative to methods based on specialized neural networks.

Czech name

Extrakce pravidel fuzzy logiky z dat pomocí umělých neuronových sítí

Czech description

Detailně je diskutována a na reálných datech ilustrována metoda pro extrakci pravidel v obecné fuzzy disjunktivní normální formě. Dále článek navrhuje algoritmus demonstrující principiální možnost extrakce pravidel fuzzy logiky z vícevrstvých perceptronů, tj. onoho typu neuronových sítí, který se v aplikacích používá nejuniverzálněji. Avšak analýza komplexity jednotlivých kroků tohoto algoritmu ukazuje, že zahrnuje výpočty s dvojitě exponenciální přesností, díky čemuž algoritmus nemůže bez zjednodušenísloužit jako použitelná alternativa k metodám extrakce založeným na specializovaných neuronových sítích.

Type

J_x - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)

CEP classification

BA - General mathematics

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/IAA1030004" target="_blank" >IAA1030004: Mathematical foundations of inference under vagueness and uncertainty</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2005

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Name of the periodical

Kybernetika

ISSN

0023-5954

e-ISSN

—

Volume of the periodical

41

Issue of the periodical within the volume

3

Country of publishing house

CZ - CZECH REPUBLIC

Number of pages

18

Pages from-to

297-314

UT code for WoS article

—

EID of the result in the Scopus database

—