Генерация базы знаний на основе нечеткой кластеризации

В данной статье предложен подход для генерации оптимальной базы правил нечеткой системы, основанный на эллипсоидальной кластеризации наблюдаемых данных. Посылки нечетких правил образуются путем построения проекций эллипсоидов на оси координат, а заключения – либо с использованием осей эллипсоидов, либо также на основе проецирования. Идея оптимизации заключается в использовании эллипсоидов минимального объема, включающего все точки кластера. В статье осуществляется сравнительный анализ различных способов выбора оптимальных параметров для эллипсоидов, покрывающих кластеры. Оценка точности аппроксимации полученной нечеткой системы осуществляется на основе среднеквадратичной ошибки.