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Tesi etd-06162009-093336


Thesis type
Tesi di laurea specialistica
Author
D'ANDREA, ELEONORA
URN
etd-06162009-093336
Title
Progettazione e sviluppo di algoritmi di classificazione basati su regole fuzzy indotte dai dati
Struttura
INGEGNERIA
Corso di studi
INGEGNERIA INFORMATICA PER LA GESTIONE D'AZIENDA
Commissione
Relatore Ing. Cococcioni, Marco
Relatore Prof. Marcelloni, Francesco
Relatore Prof.ssa Lazzerini, Beatrice
Parole chiave
  • Pattern Recognition
  • sistemi a regole fuzzy
  • classificazione
  • PRTools
Data inizio appello
09/07/2009;
Consultabilità
parziale
Data di rilascio
09/07/2049
Riassunto analitico
La classificazione automatica di oggetti in un insieme predefinito di classi riveste un ruolo chiave nell’area dei sistemi intelligenti. Lo sviluppo di algoritmi di classificazione ha attirato un considerevole interesse nella comunità dell’intelligenza artificiale sin dai suoi primi sviluppi, negli anni 50’ e 60’. L’avvento della logica fuzzy, sviluppata da Zadeh a partire dal 1965, ha aperto nuove strade per risolvere il problema della classificazione. In particolare, i classificatori basati su regole fuzzy di tipo se-allora costituiscono oggigiorno una interessante alternativa a metodi ormai più tradizionali, quali ad esempio i classificatori statistici e quelli neuronali, per la loro capacità di essere comprensibili dall’uomo.<br>In questa tesi si è scelto di implementare in ambiente Matlab le versioni più comuni dei classificatori fuzzy, all’interno però della libreria PRTools. PRTools, infatti, è una libreria (libera per i ricercatori e a pagamento per le industrie) sviluppata all’Università di Delft in Olanda, per l’ambiente Matlab. Nel tempo, è diventata la libreria di riferimento per la Pattern Recognition in Matlab. Purtroppo però tale libreria non fornisce classificatori fuzzy e pertanto questo lavoro di tesi intende colmare questa lacuna. <br>Il vantaggio di disporre di classificatori fuzzy all’interno di PRTools risiede nel fatto che altri utilizzatori di questo strumento troveranno del tutto confortevole utilizzare il nuovo classificatore messo a disposizione, denominato frbc, al fianco di quelli standard già presenti. In tal modo risulterà agevole confrontare fra loro le prestazioni di classificatori diversi al fine di selezionare quello migliore. Inoltre, e non meno importante, tutte le funzioni della libreria PRTools che si applicano a classificatori standard saranno utilizzabili anche per il classificatore fuzzy frbc.<br>Per tutte queste ragioni riteniamo tale lavoro di interesse sia per le comunità di ricerca dell’intelligenza artificiale e computazionale che per gli utilizzatori finali.<br><br>
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