Dynamic Classifier Aggregation using Fuzzy Integral with Interaction-Sensitive Fuzzy Measure

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F10%3A00351614" target="_blank" >RIV/67985807:_____/10:00351614 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Dynamic Classifier Aggregation using Fuzzy Integral with Interaction-Sensitive Fuzzy Measure

Popis výsledku v původním jazyce

In classifier combining, predictions of several classifiers are aggregated into a single prediction in order to improve the classification quality. Among others, fuzzy integrals are commonly used as aggregation operators. Usually, Sugeno lambda-measure is used as the fuzzy measure of the integral. However, interaction between the classifiers in the team (diversity), an important property in classifier combining, cannot be modeled by such fuzzy measure. In this paper, we present an interaction-sensitivefuzzy measure (ISFM), which can incorporate the diversity of the team into the aggregation process. Experimental results on 27 datasets show that the Choquet integral w.r.t. the ISFM outperforms the Choquet integral w.r.t. the Sugeno-lambda measure.

Název v anglickém jazyce

Dynamic Classifier Aggregation using Fuzzy Integral with Interaction-Sensitive Fuzzy Measure

Popis výsledku anglicky

In classifier combining, predictions of several classifiers are aggregated into a single prediction in order to improve the classification quality. Among others, fuzzy integrals are commonly used as aggregation operators. Usually, Sugeno lambda-measure is used as the fuzzy measure of the integral. However, interaction between the classifiers in the team (diversity), an important property in classifier combining, cannot be modeled by such fuzzy measure. In this paper, we present an interaction-sensitivefuzzy measure (ISFM), which can incorporate the diversity of the team into the aggregation process. Experimental results on 27 datasets show that the Choquet integral w.r.t. the ISFM outperforms the Choquet integral w.r.t. the Sugeno-lambda measure.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

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

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2010

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 2010 10th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications

ISBN

978-1-4244-8135-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Los Alamitos

Místo konání akce

Cairo

Datum konání akce

29. 11. 2010

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—