The paper deals with fuzzy inference systems for multistage recognition based on a decision tree scheme. Two conceptually different fuzzy methods are presented and discussed for the given learning set. The first method is developed according to the multistage approach known as the Mamdani inference engine, with rules generated from the learning set. In the second approach, we first construct a fuzzy relation between the decision set and the feature space, which is then used for decision making. Both methods were practically applied to computer-aided medical diagnosis of acute renal failure. Results of comparative experimental analysis are given.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00