Сарин Константин Сергеевич

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Использование систем искусственного интеллекта для критически важных сфер жизнедеятельности человека требует доверия к полученному системой результату. Важным для обеспечения доверия является объяснение полученного решения. Нечеткие системы обладают свойством объяснимости благодаря наличию базы продукционных правил на естественном языке. Настоящая работа посвящена модификации алгоритма градиентного спуска для настройки параметров нечетких классификаторов. Эксперименты на 38 наборах данных показали, что применение алгоритма для классификаторов, построенных метаэвристическим алгоритмом, статистически значимо увеличивает точность классификации.

нечеткие системы, классификация, анализ данных, алгоритмы оптимизации