CINECA IRIS Institutional Research Information System
IRIS è la soluzione IT che facilita la raccolta e la gestione dei dati relativi alle attività e ai prodotti della ricerca. Fornisce a ricercatori, amministratori e valutatori gli strumenti per monitorare i risultati della ricerca, aumentarne la visibilità e allocare in modo efficace le risorse disponibili.
EnglishIn this paper, we propose a neuro-fuzzy modeling framework to discover fuzzy rules and its application to predict chemical properties of ashes produced by thermo-electric generators. The framework is defined by several sequential steps in order to obtain a good predictive accuracy and the readability of the discovered fuzzy rules. First, a feature selection procedure is applied to the available data by discarding the features possessing lowest ranking in terms of their predictive power. Then, a competitive learning scheme is adopted to initialize a fuzzy rule base, which is successively refined by a neuro-fuzzy network trained on the available data. To improve accuracy, we applied the process on each ash property to be predicted, hence obtaining a set of MISO models that are both accurate and transparent, as shown by the reported experimental results.
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| Titolo: | Discovering Prediction Rules by a Neuro-Fuzzy Modeling Framework | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2003 | |
| Rivista: | ||
| Handle: | http://hdl.handle.net/11586/114426 | |
| ISBN: | 978-3-540-40803-1 | |
| Appare nelle tipologie: | 2.1 Contributo in volume (Capitolo o Saggio) |
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