Indice de Interpretabilidad Semántica para el Ajuste de Sistemas Basados en Reglas Difusas y Selección de Reglas Mediante un Algoritmo Evolutivo Multi-Objetivo

• María José Gacto Colorado ; Rafael Alcalá Fernández ^[1] ; Francisco Herrera Triguero
  1. [1] Universidad de Granada

     Universidad de Granada

     Granada, España

     
• Localización: XV Congreso Español sobre Tecnologías y Lógica Fuzzy ESTYLF 2010: Huelva [Recurso electrónico] / coord. por Antonio Peregrín Rubio , 2010, ISBN 978-84-92944-02-6, págs. 73-78
• Idioma: español
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• Resumen

  • En esta contribución proponemos un índice de interpretabilidad formado por la unión de tres métricas para preservar la interpretabilidad semántica de un Sistema Basado en Reglas Difusas mientras se realiza un ajuste de las funciones de pertenencia. Dicha medida puede ser combinada con una medida de complejidad cuando se aplica de manera conjunta una selección de reglas. Para ello presentamos un Algoritmo Evolutivo Multi-Objetivo que realiza un ajuste de las funciones de pertenencia junto con una selección de reglas, considerando tres objetivos: maximizar la precisión y la interpretabilidad semántica y minimizar la complejidad. El algoritmo propuesto ha sido comparado con un algoritmo mono-objetivo guiado por precisión en dos problemas reales, mostrando que muchas soluciones en el frente de Pareto dominan a las soluciones obtenidas por el algoritmo mono-objetivo.