 | fl flFLPDはファジープロトタイプに基づく自動学習システムです。 |
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FLPDはファジープロトタイプに基づく自動学習システムです。 FLPDはファジープロトタイプに基づく自動学習システムです。同時に、より実験されたユーザーは計算プロセスの多数のパラメータを設定することができ、それらはそれら自身の個人化された学習手順を設計することができます。システムの誘導カーネルはHPIアルゴリズム（階層プロトタイプ誘導）に基づいています。しかしながら、高度なユーザは、ファジィプロトタイプに基づいて独自の誘導アルゴリズムを設計して使用することができる。システムは、異なる抽象化レベルで作用するいくつかのユーティリティを含む層で構成されており、柔軟性、電力、および単純さを組み合わせることができます。システムはAに基づいています。ファジィ論理と機械学習のためのC ++ライブラリー、および機械学習技術を適用することができる。そして、ある程度、連続的なファジーセット。必要な変換を自動的に処理するための適切なメカニズムで、LPD（最小偏見分布）の確率分布を処理するための特定のクラスも含まれています。・ファジィセットの一般的な操作のほかに、ライブラリはマス割り当てから派生した操作を実装しています理論：ファジィ集合の融合と条件付き確率として。・ファジィプロトタイプ・ファジィ属性のコンテナとして、プロトタイプの基本的な実装が提供されています。質量割り当て理論から導き出されたファジィプロトタイプに対する操作は、融合、支持および平均正規化支持を実施する。・言語記述・データ強化用の工具は図書館に含まれています。連続データの離散化のために、いくつかの言語カバーアルゴリズムが実装されています。・プロトタイプ誘導アルゴリズム・ライブラリーには、階層型プロトタイプ誘導アルゴリズム（HPI）の実装が含まれており、HPI（HPI搭載）、HPIに基づいて、融合のためのプロトタイプを検索する際の各属性の関連性の世話をします。生のHPIの結果を高める熟考機能を生成します。・データ入出力・データ入出力の基本的な実装が提供され、いくつかの形式（テキスト、CSV 、およびXML ）の読み書きを容易にすることができます。・実験枠組み・図書館以外に、システムはコマンドラインのフロントエンドとシンプルなグラフィックインタフェースが含まれています。誘導プロセスの後にファジープロトタイプセットで。誘導されたプロトタイプは、テストデータセットの要素のクラスを決定するために使用されます。・相互検証が望まれる場合は、入力データセットが数倍分割されます。次に、監視された学習プロセスが各折りに適用されます。・教師なし学習・入力データセットから誘導されたプロトタイプのセットが抽出されます。各プロトタイプは、入力データに検出された微分されたデータ要素のクラスを表します。・この学習フロントエンドは、抽象化レベルの低いバックエンドのグループを介して実装されています。各バックエンドは、学習プロセスが完了するのに必要ないくつかのシーケンシャルタスクの1つのステップだけを計算します。・自身のXMLフォーマットからのデータ変換。・XMLデータ操作・データファジー。・プロトタイプ誘導。・データ分類分類の評価・グラフィック表現・このバックエンドを直接使用すると、パーソナライズされた学習プロセスは、システムによって既に提供されている計算インフラストラクチャに完全に新しく、または部分的に設計できます。
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