In this paper we propose an iterative algorithm for fuzzy rule base simplification based on cluster analysis. The proposed approach uses a dissimilarity measure that allows to assign different importance to values and ambiguities of fuzzy terms in antecedent and consequent parts of fuzzy rules.

A cluster analysis approach for rule base reduction

Anzilli Luca;
2019-01-01

Abstract

In this paper we propose an iterative algorithm for fuzzy rule base simplification based on cluster analysis. The proposed approach uses a dissimilarity measure that allows to assign different importance to values and ambiguities of fuzzy terms in antecedent and consequent parts of fuzzy rules.
2019
978-3-319-95097-6
978-3-319-95098-3
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11587/438875
 Attenzione

Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo

Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus 0
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact