Self-Organizing Hybrid Fuzzy Polynomial Neural Network Classifier Driven Through Dynamically Adaptive Structure and Compound Regularization Technique
Notice bibliographique
Résumé
This study presents an innovative approach to the design of a hybrid fuzzy classifier, with a focus on exploring the classification capability of a conventional fuzzy polynomial neural network (CFPNN). The proposed novel self-organizing hybrid fuzzy polynomial NN classifier (HFPNNC) improves performance while maintaining model interpretability and fixability by synergistically combining an adaptive network structure and the compound regularization technique (CRT). Recent studies have focused on exploring the potential of CFPNN structures for addressing regression issues. To effectively introduce the CFPNN framework to multiclassification tasks, a resilient fuzzy polynomial neural network structure was designed as a basic subclassifier to construct the proposed HFPNNC. The proposed HFPNNC employs a dynamically adaptive structure comprising of two types of critical layers: 1) the fuzzy set-based polynomial neurons layers and 2) the polynomial neurons layers. This allows the classifier to adapt to the complexity of classification tasks. To further strengthen the robustness and generalization ability of the HFPNNC, we incorporate the synergistic combination of probabilistic constrained competitive response selection (PCCRS) and ℓ2-norm regularization least squares estimation (ℓ2-LSE) methods to manage the generation of network layers and the estimation of neuron weights. As key constituents of the CRT approach, the PCCRS and ℓ2-LSE method strike a balance between model complexity and performance. The effectiveness of the proposed HFPNNC is thoroughly evaluated against classical classifiers, state-of-the-art fuzzy classifiers and deep learning baseline models using 17 public datasets, two real-world datasets, and three large-scale datasets. HFPNNC achieves the best prediction in 72.7% of the data. The experimental results and the statistical analysis show a remarkable advantage of the HFPNNC over existing methods, confirming its potential as a flexible, interpretable solution for classification tasks.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».