سیستم های فازی و کاربردها

سیستم های فازی و کاربردها

بهبود دقت دسته‌بندی داده‌های چند برچسبی با استفاده از رابطه فازی کلاسیک در بهینه‌ساز کلونی مورچه‌ها

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه مهندسی برق، دانشگاه لرستان‏، خرم آباد‏، ایران
10.22034/jfsa.2024.465088.1221
چکیده
در این مقاله یک رویکرد جدید برای بهبود دقت طبقه‌بندی داده‌های چند برچسبی با استفاده از منطق فازی رابطه کلاسیک در چارچوب الگوریتم بهینه‌ساز کلونی مورچه‌ها مبتنی بر یادگیری تقویتی پیشنهاد شده است. افزایش کاربرد داده‌های چند برچسبی در حوزه‌های مختلف، نیاز به روش‌هایی موثر برای افزایش دقت طبقه‌بندی را ضروری می‌سازد. در این روش رابطه کلاسیک منطق فازی با الگوریتم بهینه‌ساز کلونی مورچه‌ها مبتنی بر یادگیری تقویتی ادغام شده است تا توانایی آن را برای مدیریت روابط پیچیده ذاتی در مجموعه داده‌های چند برچسبی افزایش دهد. علاوه بر این، از ترکیب تکنیک‌های انتخاب ویژگی و الگوریتم بهینه‌ساز کلونی مورچه‌ها مبتنی بر یادگیری تقویتی برای شناسایی و استفاده از مرتبط‌ترین ویژگی‌ها بهره گرفته شده است که در نتیجه باعث کاهش ابعاد و بهبود کارایی محاسباتی مدل شده است. از طریق آزمایش‌های گسترده بر روی مجموعه داده‌های استاندارد، اثربخشی این رویکرد در دستیابی به دقت بهتر در مقایسه با روش‌های رقیب نشان داده شده است. چارچوب پیشنهادی نه تنها عملکرد طبقه‌بندی را افزایش داده است، بلکه بینش‌هایی در مورد تفسیرپذیری تصمیم‌های طبقه‌بندی ارائه می‌دهد، که به پیشرفت روش‌های طبقه‌بندی داده‌های چند برچسبی کمک می‌کند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]    Barto, A. G. (1997). Reinforcement Learning. In Neural Systems for Control, O. Omidvar & D. L. Elliott (Eds.). Academic Press.
[2]    Dempster, P., Laird, N. M., & Rubin, D. B. (1977). Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 39(1).
[3]    Dorigo, M., & Stitzle, T. (2004). Ant Colony Optimization, vol. 2. MIT Press.
 
[4]    Dorigo, M., Maniezzo, V., & Colorni, A. (1996). Ant system: Optimization by a colony of cooper- ating agents. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Part B (Cybernetics), 26(1).
[5]    Dowlatshahi, M. B., & Hashemi, A. (2023). Unsupervised feature selection: A fuzzy multi-criteria decision-making approach. Iranian Journal of Fuzzy Systems.
[6]    Fran;;ois-Lavet, V., Henderson, P., Islam, R., Bellemare, M. G., & Pineau, J. (2018). An Introduction to Deep Reinforcement Learning. Foundations and Trends® in Machine Learning, 11(3-4).
[7]    Hashemi, A., & Dowlatshahi, M. B. (2023). A Fuzzy Integral Approach for Ensembling Unsuper- vised Feature Selection Algorithms. In 2023 28th International Computer Conference, Computer Society of Iran (CSICC), Tehran, Iran.
[8]    Hashemi, A., Joodaki, M., Joodaki, N. Z., & Dowlatshahi, M. B. (2022). Ant colony optimization equipped with an ensemble of heuristics through multi-criteria decision making: A case study in ensemble feature selection. Applied Soft Computing, 124, 109046.
[9]    Hashemi, A., Pajoohan, M. R., & Dowlatshahi, M. B. (2024). A Multi-Objective Optimization Ap- proach for Online Streaming Feature Selection Using Fuzzy Pareto Dominance. Journal of Mahani Mathematical Research Center, 13(1), 467.
[10]        Hashemi, A., Dowlatshahi, M. B., & Nezamabadi-Pour, H. (2020). MFS-MCDM: Multilabel feature selection using multi-criteria decision making. Knowledge-Based Systems, 206, 106365.
[11]    Hashemi, A., Dowlatshahi, M. B., & Nezamabadi-Pour, H. (2022). Ensemble of feature selection algorithms: A multi-criteria decision-making approach. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 13(1), 49-69.
[12]        Hashemi, A., Dowlatshahi, M. B., & Nezamabadi-Pour, H. (2020). A bipartite matching-based fea- ture selection for multi-label learning. International Journal of Machine Learning and Cybernetics.
[13]        Hashemi, A., & Dowlatshahi, M. B. (2024). Exploring Ant Colony Optimization for Feature Selec- tion: A Comprehensive Review. In N. Dey (Ed.), Applications of Ant Colony Optimization and its Variants, Springer Tracts in Nature-Inspired Computing. Springer, Singapore.
[14]        Hashemi, A., & Dowlatshahi, M. B. (2022). An Ensemble Of Feature Selection Algorithms Using OWA Operator. In 2022 9th Iranian Joint Congress on Fuzzy and Intelligent Systems (CFIS), Bam, Iran.
[15]        Hashemi, A., Pajoohan, M. -R., & Dowlatshahi, M. B. (2022). Online streaming feature selection based on Sugeno fuzzy integral. In 2022 9th Iranian Joint Congress on Fuzzy and Intelligent Systems (CFIS), Bam, Iran.
[16]        Karimi, F., Dowlatshahi, M. B., & Hashemi, A. (2023). SemiACO: A semi-supervised feature se- lection based on ant colony optimization. Expert Systems with Applications, 214, 119130.
 
[17]        Li, Y., et al. (2013). Parallel ant colony optimization on graphics processing units. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 17(5).
[18]        Miri, M., Dowlatshahi, M. B., & Hashemi, A. (2022). Evaluation of multi-label feature selection for text classification using weighted Borda count approach. In 2022 9th Iranian Joint Congress on Fuzzy and Intelligent Systems (CFIS), Bam, Iran.
[19]        Paniri, M., Dowlatshahi, M. B., & Nezamabadipour, H. (2020). MLACO: A multi-label feature selection algorithm based on ant colony optimization. Knowledge-Based Systems, 192, 105285.
[20]        Paniri, M., Dowlatshahi, M. B., & Nezamabadipour, H. (2021). Ant-TD: Ant colony optimization plus temporal difference reinforcement learning for multi-label feature selection. Swarm and Evolu- tionary Computation, 64, 100892.
[21]        Pei, Y., Wang, W., & Zhang, S. (2012). Basic Ant Colony Optimization. In Proc. 2012 International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE), Hangzhou, China.
[22]        Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction, 2nd ed. Cambridge, MA, USA: A Bradford Book.
[23]        Socha, K., & Dorigo, M. (2008). Ant colony optimization for continuous domains. European Journal of Operational Research, 185(3).
[24]        Tsoumakas, G., Katakis, I., & Vlahavas, I. (2009). Mining multi-label data. In Data Mining and Knowledge Discovery Handbook.
[25]        Tsoumakas, G., Spyromitros-Xioufis, E., Vilcek, J., & Vlahavas, I. (2011). Mulan: A Java Library for Multi-Label Learning. Journal of Machine Learning Research, 12.
[26]        Wiering, M. A., & Van Hasselt, H. (2007). Two novel on-policy reinforcement learning algorithms based on TD (λ)-methods. In 2007 IEEE International Symposium on Approximate Dynamic Pro- gramming and Reinforcement Learning.
[27]        Wu, Y., Ma, W., Miao, Q., & Wang, S. (2019). Multimodal continuous ant colony optimization for multisensor remote sensing image registration with local search. Swarm Evolutionary Computation.
[28]    Zadeh, L. A. (2008). Is there a need for fuzzy logic? Information Sciences, 178(13), 2751-2779.
دوره 7، شماره 2 - شماره پیاپی 15
بیانیه دسترسی آزاد
دی 1403
صفحه 87-109

  • تاریخ دریافت 07 تیر 1403
  • تاریخ بازنگری 24 شهریور 1403
  • تاریخ پذیرش 15 مهر 1403