Towards new directions of data mining by evolutionary fuzzy rules and symbolic regression

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F13%3A86088871" target="_blank" >RIV/61989100:27240/13:86088871 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27740/13:86088871

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.camwa.2013.02.017" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.camwa.2013.02.017</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.camwa.2013.02.017" target="_blank" >10.1016/j.camwa.2013.02.017</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Towards new directions of data mining by evolutionary fuzzy rules and symbolic regression

Popis výsledku v původním jazyce

There are various techniques for data mining and data analysis. Among them, hybrid approaches combining two or more fundamental methods gain importance as the complexity and dimension of real world problems and data sets grows. Fuzzy sets and fuzzy logiccan be used for efficient data classification by the means of fuzzy rules and classifiers. This study presents an application of genetic programming to the evolution of fuzzy rules based on the concept of extended Boolean queries. Fuzzy rules are used as symbolic classifiers learned from data and used to label data records and to predict the value of an output variable. An example of the application of such a hybrid evolutionary-fuzzy data mining approach to a real world problem is presented.

Název v anglickém jazyce

Towards new directions of data mining by evolutionary fuzzy rules and symbolic regression

Popis výsledku anglicky

There are various techniques for data mining and data analysis. Among them, hybrid approaches combining two or more fundamental methods gain importance as the complexity and dimension of real world problems and data sets grows. Fuzzy sets and fuzzy logiccan be used for efficient data classification by the means of fuzzy rules and classifiers. This study presents an application of genetic programming to the evolution of fuzzy rules based on the concept of extended Boolean queries. Fuzzy rules are used as symbolic classifiers learned from data and used to label data records and to predict the value of an output variable. An example of the application of such a hybrid evolutionary-fuzzy data mining approach to a real world problem is presented.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Computers & Mathematics with Applications

ISSN

0898-1221

e-ISSN

—

Svazek periodika

66

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

NL - Nizozemsko

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

190-200

Kód UT WoS článku

000321941300010

EID výsledku v databázi Scopus

—