java - ファジー セットのハイパーボックスを作成する方法は? ハイパーボックスのメンバーシップ度を計算する方法は？

Question

ハイパーボックス (Fuzzy min max Neural network) を作成する際に、入力データセット (WBC または PID ) のすべてのパラメーターを使用する必要があること、または単一のパラメーターでも作業を実行できることを知りたいです。また、ハイパーボックスのサイズが入力に依存することを知りたいパターン ?そして、ハイパーボックスのメンバーシップ度をどのように計算しますか?

また

あなたが知っているファジーセットのハイパーボックスを生成する簡単な方法はありますか?

Answer 1

詳細については、HyperBox に関するこのリンクのビデオをご覧ください。

n 機能を含む UCI リポジトリの「アイリス」データセットを検討してください。データセットへのリンク

例: 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa

このサンプルは n 次元平面内の 1 点です。最初の 4 つの値は、その点の n 次元です。ここで n は 4 で、Last term はそれが属するクラス名を通知します。

最初は、Hyperbox は存在しません。したがって、ハイパーボックスを作成するには、4 つの値をハイパーボックスの最小値と最大値と見なします。現時点ではポイントが 1 つしかないため、最小ポイントと最大ポイントは同じになります。このハイパーボックスをポイント ハイパーボックスと呼びます。次の機能サンプルである 2 番目のポイントが同じクラスに属している場合、既存の Hyperbox が Expand 関数を使用して拡張できるかどうかを確認する必要があります。拡張できる場合は、必要に応じて Min-Max Point を更新します。それ以外の場合は、Hyperbox 拡張の必要はありません。ハイパーボックスが拡張できない場合、または 2 点目が既存のハイパーボックスと同じクラスに属していない場合は、新しいハイパーボックスを作成します。