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01.02.2014 | Methodologies and Application | Ausgabe 2/2014 Open Access

Soft Computing 2/2014

Neuro-fuzzy system with weighted attributes

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 2/2014
Autor:
Krzysztof Simiński
Wichtige Hinweise
Communicated by W. Pedrycz.

Abstract

The paper presents the neuro-fuzzy system with weighted attributes. Its crucial part is the fuzzy rule base composed of fuzzy rules (implications). In each rule the attributes have their own weights. In our system the weights of the attributes are numbers from the interval [0, 1] and they are not global: each fuzzy rule has its own attributes’ weights, thus it exists in its own weighted subspace. The theoretical description is accompanied by results of experiments on real life data sets. They show that the neuro-fuzzy system with weighted attributes can elaborate more precise results than the system that does not apply weights to attributes. Assigning weights to attributes can also discover knowledge about importance of attributes and their relations.

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