Design of Genetic Algorithm-Based Fuzzy Classification Systems
Publish place: First National Conference on Electrical Engineering Isfahan
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 887
This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISFAHANELEC01_137
تاریخ نمایه سازی: 23 اسفند 1392
Abstract:
Fuzzy classification systems play an important role in dealing with uncertainty and vagueness inherent in multidimensionalpattern classification problems. Finding an optimal fuzzy rule set is a milestone in order for fuzzyclassification systems to be built. In this paper, a fuzzy Genetic Algorithm (GA) is developed to generate fuzzyclassification rules with appropriate number of rules in order to maximize the number of correct ly classified patterns .The proposed algorithm is applied to a collection of data contained in 2D images captured by a video camera toidentify the class of moving objects in a traffic scene. The simulation results are compared with other methods in orderto illustrate the efficiency of the proposed method.
Keywords:
Authors
Leila Montazeri
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Noushirvani Institute of Technology , Babol, Iran.
Reza Ghaderi
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Noushirvani Institute of Technology , Babol, Iran.
Ataollah Ebrahimzadeh
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Noushirvani Institute of Technology , Babol, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :