Evidence Based Information Fusion in Intuitionistic Fuzzy Pattern Recognition
محل انتشار: دومین کنگره مشترک سیستمهای فازی و هوشمند ایران
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 843
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
FJCFIS02_089
تاریخ نمایه سازی: 26 تیر 1392
چکیده مقاله:
In many practical domains, the pattern recognition involves uncertainty in identification and impreciseness in the patterns. Encountering these twoissues provides us more accurate solution which hasrobustness. On the other hand, the Intuitionistic Fuzzy Sets (IFS) as a generalization of the regular Fuzzy Sets,provides a convenient framework to model both uncertainty and impreciseness. Also, the Evidence Theory represents applicable approaches for Information Fusionusing combinatorial rules. In this paper, we proposed an approach for pattern recognition in whichfeature existence in the sample is depicted through IFSand leads to a feature vector constructed of membership and non-membership functions for each feature. Takinginto account several observations regarding a sample feature vector, they are fused using an evidence combinatorial rule. Having obtained a single fused feature vector of the sample, the similarity between the Intuitionistic Fuzzy Sets of uncertain pattern feature vectorsand samples are represented using an IFS similaritymeasure. To examine this approach in practice, we applied it on a medical diagnosis problem. Our experimentshowed that this approach could satisfactorily classify the unknown imprecise samples correctly, so as it yields rational and acceptable results.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Vahid Khatibi
M.Sc. Student of IT Eng.
Gholam Ali Montazer
Assistant Prof. of IT Eng
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :