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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Minimum-Risk Genetic Fuzzy Classifier Based on Low Quality Data

verfasst von : Ana M. Palacios, Luciano Sánchez, Inés Couso

Erschienen in: Hybrid Artificial Intelligence Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Minimum risk classification problems use a matrix of weights for defining the cost of misclassifying an object. In this paper we extend a simple genetic fuzzy system (GFS) to this case. In addition, our method is able to learn minimum risk fuzzy rules from low quality data. We include a comprehensive description of the new algorithm and discuss some issues about its fuzzy-valued fitness function. A synthetic problem, plus two real-world datasets, are used to evaluate our proposal.

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Metadaten
Titel
A Minimum-Risk Genetic Fuzzy Classifier Based on Low Quality Data
verfasst von
Ana M. Palacios
Luciano Sánchez
Inés Couso
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Hybrid Artificial Intelligence Systems

Print ISBN: 978-3-642-02318-7

Electronic ISBN: 978-3-642-02319-4

Copyright-Jahr: 2009

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-02319-4_79