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12.07.2016 | Original Article | Ausgabe 6/2017

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 6/2017

Fuzzy decision function estimation using fuzzified particle swarm optimization

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Ausgabe 6/2017
Autoren:
Hadi Shahraki, Seyed-Hamid Zahiri

Abstract

Present paper reports an upgrade of particle swarm optimization (PSO) algorithm for fuzzy environment by the definition of the particles as fuzzy numbers and reformulating their motion by fuzzy equations. The proposed fuzzified PSO is used to construct a set of fuzzy hyperplanes in the feature space to distinguish different classes. Fuzzy decision hyperplane assign a fuzzy membership to each sample rather than allocating to a specific class. Also the weight vector of fuzzy decision hyperplane is a set of fuzzy numbers. The proposed fuzzy classifier is called fuzzified particle swarm classifier (FPS-classifier) and its performance is evaluated by some artificial and well known benchmarks data sets.

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