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Fuzzy classification by evolutionary algorithms

机译：进化算法的模糊分类

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Fuzzy sets and fuzzy logic can be used for efficient data classification by fuzzy rules and fuzzy classifiers. This paper presents an application of genetic programming to the evolution of fuzzy classifiers based on extended Boolean queries. Extended Boolean queries are well known concept in the area of fuzzy information retrieval. An extended Boolean query represents a complex soft search expression that defines a fuzzy set on the collection of searched documents. We interpret the data mining task as a fuzzy information retrieval problem and we apply a proven method for query induction from data to find useful fuzzy classifiers. The ability of the genetic programming to evolve useful fuzzy classifiers is demonstrated on two use cases in which we detect faulty products in a product processing plant and discover intrusions in a computer network.
机译：模糊集和模糊逻辑可用于通过模糊规则和模糊分类器进行有效的数据分类。本文提出了遗传规划在基于扩展布尔查询的模糊分类器进化中的应用。扩展布尔查询是模糊信息检索领域中众所周知的概念。扩展的布尔查询表示复杂的软搜索表达式，该表达式在搜索的文档集合上定义模糊集。我们将数据挖掘任务解释为模糊信息检索问题，并应用一种行之有效的方法从数据中进行查询归纳，以找到有用的模糊分类器。在两个用例中证明了遗传程序开发有用的模糊分类器的能力，在这两个用例中，我们在产品加工厂中检测到有缺陷的产品，并发现了计算机网络中的入侵。

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