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Tesi etd-11272010-191645

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Tipo di tesi
Tesi di laurea specialistica
Autore
NASTASI, ANTONELLO
URN
etd-11272010-191645
Titolo
Un algoritmo computazionalmente efficiente per la selezione degli ingressi mediante algoritmi genetici multi-obiettivo in sistemi di classificazione basati su regole fuzzy
Settore scientifico disciplinare
INGEGNERIA
Corso di studi
INGEGNERIA INFORMATICA
Commissione
relatore Prof. Beatrice Lazzerini
relatore Prof. Francesco Marcelloni
relatore Ing. Marco Cococcioni
Parole chiave
  • feature selection
  • PRTools
  • Sistemi a regole fuzzy
  • classificazione
Data inizio appello
2010-12-17
Disponibilità
parziale
Data di rilascio
2050-12-17
Riassunto analitico
Obiettivo di questa tesi è l’implementazione efficiente in ambiente Matlab di un classificatore basato su regole fuzzy, compatibile con la libreria PRTools (Pattern Recognition Toolbox).
Questo classificatore è integrabile con due routine di selezione degli ingressi implementate in un precedente lavoro di tesi: ofeatself (per la selezione efficiente di ingressi in avanti) e ofeatselg (per la selezione efficiente evolutiva multi-obiettivo).
Esso è ottimizzato sia per il riuso di ingressi già valutati in precedenza (cosa alquanto frequente all'interno di algoritmi evolutivi) che per n-fold cross validation.
L'algoritmo è stato testato nel problema di rilevamento di danneggiamenti in cuscinetti a sfera.

This work presents an efficient implementation of a fuzzy rule-based classifier in the Matlab environment, compliant with the PRTools (Pattern Recognition Toolbox) library.
This classifier can be used within two input selection routines implemented in a recent thesis: ofeatself (for the efficient forward selection) e ofeatselg (for the efficient evolutionary multi-objective selection).
It is optimized both for re-evaluation of a previously evaluated input (a usual case in evolutionary selection) and for n-fold cross validation.
The algorithm has been validated on a failure detection application of rolling element bearings.

File