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Título: INVERTED HIERARCHICAL NEURO-FUZZY BSP SYSTEM: A NOVEL NEURO-FUZZY MODEL FOR PATTERN CLASSIFICATION AND RULE EXTRACTION IN DATABASES
Autor: LAERCIO BRITO GONCALVES
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO
FLAVIO JOAQUIM DE SOUZA
Instituição:  -
Colaborador(es):  -
Nº do Conteudo: 20663
Catalogação:  06/11/2012 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  PAPER
Nota:  © 2006 IEEE. Reprinted, with permission, IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS—PART C: APPLICATIONS AND REVIEWS, VOL. 36, NO. 2, MARCH 2006. This material is posted here with permission of the IEEE. Such permission of the IEEE does not in any way imply IEEE endorsement of any of Pontifícia Universidade Catolica do Rio de Janeiro’s. Internal or personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution must be obtained from the IEEE by writing to pubs-permissions@ieee.org. By choosing to view this document, you agree to all provisions of the copyrightlaws protecting it.
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=20663@2

Resumo:
This paper introduces the Inverted Hierarchical Neuro-Fuzzy BSP System (HNFB 1), a new neuro-fuzzy model that has been specifically created for record classification and rule extraction in databases. The HNFB 1 is based on the Hierarchical Neuro-Fuzzy Binary Space Partitioning Model (HNFB), which embodies a recursive partitioning of the input space, is able to automatically generate its own structure, and allows a greater number of inputs. The new HNFB 1 allows the extraction of knowledge in the form of interpretable fuzzy rules expressed by the following: If is and is , then input pattern belongs to class . For the process of rule extraction in the HNFB 1 model, two fuzzy evaluation measures were defined: 1) fuzzy accuracy and 2) fuzzy coverage. The HNFB 1 has been evaluated with different benchmark databases for the classification task: Iris Dataset,Wine Data, Pima Indians Diabetes Database, Bupa Liver Disorders, and Heart Disease. When compared with several other pattern classification models and algorithms, the HNFB 1 model has shown similar or better classification performance. Nevertheless, its performance in terms of processing time is remarkable. The HNFB 1 converged in less than one minute for all the databases described in the case study.

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