Покращення точності нечіткої бази Мамдані за допомогою суперечливих правил - Штовба, Сергій; Резнік, Роман (Ukrainian Journal of Information Systems and Data Science, 2023)
Розглядається задача моделювання багатофакторних залежностей з неперервним виходом за допомогою нечітких баз знань. Однією із головних конкурентних переваг нечіткого моделювання є інтерпретабельність нечітких баз знань – користувачу, далекому від математичних методів, доволі легко можна зрозуміло пояснити, на підставі чого отримується той чи інший висновок. Для нечіткого моделювання залежностей з неперервним виходом найчастіше використовують бази знань Мамдані та Сугено. Нечіткі бази знань Сугено точніші, але мають низьку інтерпретабельність. Бази знань Мамдані мають високу інтерпретабельність, але низьку точність. Підвищити інтерпретабельність баз знань Сугено проблематично через те, що ця властивість обумовлена саме форматом правил. Задача підвищення точності бази знань Мамдані доволі легко формалізується, тому можна спробувати її вирішити у деякий алгоритмічний спосіб. Саме на підвищення точності нечіткої бази знань Мамдані і спрямована стаття. Способом підвищення точності нечіткої бази знань Мамдані обрано використання суперечливих правил. Під суперечливими правилами розуміються правила з однаковими антецедентами та різними консеквентами. За результатами проведених обчислювальних експериментів встановлено, що застосування суперечливих правил Мамдані через підвищення роздільної здатності лінгвістичної опису залежностей забезпечує кращу точність. Експерименти проведено на трьох синтетичних наборах даних і на одному реальному наборі для задачі Auto MPG. Селекція правил здійснена за жадібним алгоритмом. Використання суперечливих правил дає змогу на етапі структурної ідентифікації досягти кращої точності та компактності нечіткої моделі. Також встановлено, що логічне виведення за суперечливих правил можна коректно та результативно реалізувати за схемою A-FATI, тоді як у попередніх дослідженнях використовувалася спрощена схема B-FITA.