Feature Data-driven Reinforced Fuzzy Radial Basis Function Neural Network Classifier With the Aid of Preprocessing Techniques and Particle Swarm Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, reinforced fuzzy radial basis function neural networks (FRBFNN) classifier driven by feature extracted data completed with the aid of effectively preprocessing techniques and evolutionary optimization, and its comprehensive design methodology are introduced. An Overall structure of the reinforced FRBFNN comprises the preprocessing part, the premise part and the consequence part of fuzzy rules of the network. In the preprocessing part, four types of preprocessing algorithms such as principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), combination of PCA and LDA (Hybrid PCA) and fuzzy transform (FT) are considered. To extract feature data suitable to characterize signal data, the feature extraction of information data is carried out through the dimensionality reduction done by the preprocessing technique, and then the reduced data are used as the input to the FRBFNN classifier. In the premise part of fuzzy rules of the network, the number of fuzzy rules is determined according to the number of clusters by fuzzy c-means (FCM) clustering. The fitness values of individual fuzzy rules are obtained based on data distribution. In the consequence part of fuzzy rules of the network, the parameters of connection weights located between the hidden layer and the output layer of FRBFNN classifier are estimated by means of the least square estimation (LSE). Particle swarm optimization (PSO) is exploited for structural as well as parametric optimization in the FRBFNN classifier. The parameters to be optimized by PSO are related to six factors such as the determination of whether to use data preprocessing, the type of data preprocessing technique, the number of input variables reduced by the preprocessing technique, fuzzification coefficient (FC) and the number of fuzzy rules used in fuzzy c-means (FCM) clustering, and the type of connection weights. By using diverse benchmark dataset obtained from UCI repository, the classification performance of the reinforced FRBFNN classifier was evaluated. Through a variety of classification algorithms existed in the Weka data mining software (Weka), the classification performance of the reinforced FRBFNN classifier was compared as well. The superiority of the proposed classifier is demonstrated through Friedman test. Furthermore, we assessed the classification performance of the reinforced FRBFNN classifier applied to black plastic wastes spectral data acquired from Raman and Laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) equipment for the practical application of the material sorting system of the black plastic wastes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».