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Settouti, Nesma

Renforcement de l'apprentissage Structurel d'un Modèle Neuro-flou

  • Renforcement de l'apprentissage Structurel d'un Modèle Neuro-flou
Audience : Adulte - Grand Public
Le Pitch
PrésentationL'intelligibilité représente la force motrice la plus importante derrière la mise en oeuvre des classifieurs à base flous pour les problèmes d'application médicale. Dans la littérature, la majorité des algorithmes basés sur un système d'inférence neuro-flou adaptatif (ANFIS) ne fournissent pas suffisamment d'explications sur la façon d'obtenir les résultats d'inférence. Ce livre traite la possibilité d'augmenter l'interprétabilité du classifieur ANFIS avec l'apport de la méthode de clustering Fuzzy C-Means. Il montre comment un classifieur neuro-flou interprétable peut être obtenu par un processus d'apprentissage et comment les règles floues extraites peuvent améliorer son interprétation. Les résultats expérimentaux appliqués sur la base de données du diabète montrent de fortes similitudes avec les règles appliquées par les experts. L'approche proposée est simple et efficace pour clarifier la décision finale du classifieur, tout en préservant sa précision. Afficher moinsAfficher plus

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Renforcement de l'apprentissage Structurel d'un Modèle Neuro-flou

49,90 €
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Le Pitch

PrésentationL'intelligibilité représente la force motrice la plus importante derrière la mise en oeuvre des classifieurs à base flous pour les problèmes d'application médicale. Dans la littérature, la majorité des algorithmes basés sur un système d'inférence neuro-flou adaptatif (ANFIS) ne fournissent pas suffisamment d'explications sur la façon d'obtenir les résultats d'inférence. Ce livre traite la possibilité d'augmenter l'interprétabilité du classifieur ANFIS avec l'apport de la méthode de clustering Fuzzy C-Means. Il montre comment un classifieur neuro-flou interprétable peut être obtenu par un processus d'apprentissage et comment les règles floues extraites peuvent améliorer son interprétation. Les résultats expérimentaux appliqués sur la base de données du diabète montrent de fortes similitudes avec les règles appliquées par les experts. L'approche proposée est simple et efficace pour clarifier la décision finale du classifieur, tout en préservant sa précision. Afficher moinsAfficher plus

Détails du livre

Titre complet
Renforcement de l’apprentissage Structurel d’un Modèle Neuro-flou: Application à la Reconnaissance du Diabète
Auteur
Settouti, Nesma
Editeur
UNIV EUROPEENNE
Format
Poche
Publication
20 novembre 2013
Auteur
El Habib Daho, Mostafa
Auteur
Lazouni, Mohamed Amine
Audience
Adulte - Grand Public
Pages
100
Taille
22 x 15 x 0.6 cm
Poids
160
ISBN-13
9786131591617

Auteur

Settouti, Nesma
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Livré entre : 12 juillet - 17 juillet
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