فایل ورد کامل مدل های شباهت مبتنی بر قوانین فازی، امکان یادگیری از مبناهای موارد کوچک را فراهم میکند

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مدل های شباهت مبتنی بر قوانین فازی، امکان یادگیری از مبناهای موارد کوچک را فراهم میکند،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۶ صفحه

۷ نتیجه‌گیری
این مقاله، روش جدید استفاده از قوانین فازی را به عنوان نمایش دهنده‌ی مدل‌های شباهت در تحقیقات CBR ارائه می‌دهد. قوانین فازی به عنوان ابزار قدرتمندتری، در مقایسه با متریک‌های متعارف شباهت، برای دستیابی به دانش دامنه‌ی غنی در نظر گرفته می‌شوند. استدلال مبتنی بر قانون فازی، برای تخمین درجات شباهت بین موارد در کتابخانه‌ی موردی و یک مساله‌ی جدید استفاده می‌شود. علاوه‌براین ما توضیح می‌دهیم که قوانین شباهت فازی را می‌توان به وسیله‌ی بهره‌برداری از اطلاعات از یک کتابخانه‌ی موردی نسبتا کوچک تولید کرد. این مزیت بسیار جذابی است و سیستم‌های CBR را برای موفقیت در حوزه‌های مساله‌ای که در آن‌ها تنها تعداد اندکی از تجارب قابل دسترس هستند تقویت می‌کند.
علاوه‌براین، ما ادعا می‌کنیم که یادگیری قوانین شباهت از زوج‌های موارد را می‌توان به عنوان نوعی از یادگیری ارتباط-محور در نظر گرفت. این می‌تواند کمک جدیدی به خانواده‌ی یادگیری تحت نظارت باشد. به جای تقلید رفتار در نمونه‌های فردی، که معمولا انجام می‌شود، تمرکز کار ما مدلبندی روابط بین نمونه‎هایی که به طور ضمنی در محدوده‌ی مجموعه‌ی موارد شناخته شده قرار دارند است.

عنوان انگلیسی:Fuzzy rule-based similarity model enables learning from small case bases~~en~~

۷ Conclusion

This paper puts forward a new method of employing fuzzy rules as the representation of similarity models in CBR research. Fuzzy rules are considered a more powerful vehicle to accommodate rich domain knowledge than conventional similarity metrics. Fuzzy rule-based reasoning is conducted to estimate the degrees of similarity between cases in the case library and a new problem. Further we explain that fuzzy similarity rules can be generated by exploiting the information from a rather small case library. This is a very attractive advantage and empowers CBR systems to succeed in problem domains where only a low number of experiences are available. Moreover, we would like to mention that learning of similarity rules from pairs of cases can be considered as a sort of relation-oriented learning. This may be a new contribution to the family of supervised learning. Rather than mimicking the behavior in individual instances as is usually done, the focus of our work is to modelthe relations between instances thatimplicitly reside within the set of known cases. پاورقی ندارد

$$en!!