dc.contributor.author |
Levashenko, Vitaly |
|
dc.contributor.author |
Kovalík, Štefan |
|
dc.contributor.author |
Matiaško, Karol |
|
dc.date.accessioned |
2009-03-12T15:53:55Z |
|
dc.date.available |
2009-03-12T15:53:55Z |
|
dc.date.issued |
2006 |
|
dc.identifier |
Univerzitní knihovna (studovna) |
cze |
dc.identifier.issn |
1211-6610 |
|
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10195/32143 |
|
dc.description.abstract |
Decision tree induction is one of useful approaches for extracting classification knowledge from set instances. Considerable part of these instances obtains from formal analysis and modeling of human activities, which has fuzzy nature. It is often the case that real-world tasks can be handled easily by humans, they are often too difficult to be handled by machines. Fuzzy logic allows us to describe this problem. Fuzzy decision tree is a very popular method for fuzzy classification. We introduced term of cumulative information estimations based on Theory of Information approach. We used these cumulative estimations for synthesis of different criteria of decision tree induction. Usage these criteria allow us to produce new type of trees. In this paper we introduce Stable Ordered Fuzzy Decision Tree (FDT). The tree is oriented to parallel and stable processing of input attributes with differing cost. Usage this FDT allows us to realize a sub-optimal classification. Such classification detect a sequence of checks of input attributes with minimize the check-up cost. Also we introduce transformation process from FDT to fuzzy rules set. The results of this paper may be used for design of fuzzy decision-making or expert systems, which based on fuzzy rules set “if x is A and y is B then z is C” |
eng |
dc.format |
s. 151-162 |
cze |
dc.format |
p. 151-162 |
eng |
dc.language.iso |
eng |
|
dc.publisher |
Univerzita Pardubice |
cze |
dc.relation.ispartof |
Scientific papers of the University of Pardubice. Series B, The Jan Perner Transport Faculty. 11(2005) |
eng |
dc.subject |
Classification |
eng |
dc.subject |
cumulative information estimations |
eng |
dc.subject |
stable ordered fuzzy decision trees |
eng |
dc.subject |
klasifikácia |
slo |
dc.subject |
kumulatívne informačné odhady |
slo |
dc.subject |
stabilné fuzzy rozhodovacie stromy |
slo |
dc.title |
Classification based on stable fuzzy decision tree method |
eng |
dc.title.alternative |
Klasifikácia založená na metóde stabilných rozhodovacích stromov |
slo |
dc.type |
Article |
eng |
dc.description.abstract-translated |
Tvorba rozhodovacích stromov je jedným z najvhodnejších prístupov, používaných pre extrakciu znalostí z databáz. Značná časť týchto databáz predstavuje formálnu analýzu a modelovanie l'udských aktivít, ktoré majú fuzzy charakter. V reálnom svete sa vyskytujú úlohy, ktoré človek dokáže spracovať l'ahko, ale je ťažké ich spracovať pomocou techniky - počítača. Tento problém umožňuje popísať fuzzy logika. Fuzzy rozhodovacie stromy sú populárnou metódou pre fuzzy klasifikáciu.Na základe teórie informácie zavádzame pojem kumulatívneho informačného odhadu. Tento pojem používame pre vytváranie rôznych kritérií pre tvorbu rozhodovacích stromov. Použitie týchto kritérií nám umožňuje vytváranie nových typov stromov. V tomto článku zavádzame pojem stabilného usporiadaného fuzzy rozhodovacieho stromu. Tento strom je orientovaný na paralelné a stabilné spracovanievstupných atribútov s rozličnou cenou. Použitie FDT umožňuje realizovať sub-optimálnu klasifikáciu. Takáto klasifikácia určuje sekvenciu vstupných atribútov s minimálnou cenou ich vyhodnotenia. Uvádzame tiež proces transformácie z FDT na množinu fuzzy pravidiel. Výsledky tohoto článku môžu byť využité pri návrhu fuzzy systémov pre podporu rozhodovania alebo expertných systémov, založených na množine fuzzy pravidiel v tvare "ak x=A a y=B potom z=C". |
slo |
dc.identifier.signature |
47578 |
|
dc.peerreviewed |
yes |
eng |
dc.publicationstatus |
published |
eng |