論文の概要: Intuitionistic Fuzzy Broad Learning System: Enhancing Robustness Against Noise and Outliers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08713v2
- Date: Sat, 11 May 2024 18:59:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 01:32:16.946764
- Title: Intuitionistic Fuzzy Broad Learning System: Enhancing Robustness Against Noise and Outliers
- Title（参考訳）: 直観的ファジィ・ブロードラーニングシステム:騒音と外乱に対するロバスト性を高める
- Authors: M. Sajid, A. K. Malik, M. Tanveer,
- Abstract要約: 本稿では,ファジィ広範学習システム (F-BLS) と直観的ファジィ広範学習システム (IF-BLS) モデルを提案する。
アルツハイマー病(AD)の診断のためのF-BLSモデルとIF-BLSモデルを実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the realm of data classification, broad learning system (BLS) has proven to be a potent tool that utilizes a layer-by-layer feed-forward neural network. However, the traditional BLS treats all samples as equally significant, which makes it less robust and less effective for real-world datasets with noises and outliers. To address this issue, we propose fuzzy broad learning system (F-BLS) and the intuitionistic fuzzy broad learning system (IF-BLS) models that confront challenges posed by the noise and outliers present in the dataset and enhance overall robustness. Employing a fuzzy membership technique, the proposed F-BLS model embeds sample neighborhood information based on the proximity of each class center within the inherent feature space of the BLS framework. Furthermore, the proposed IF-BLS model introduces intuitionistic fuzzy concepts encompassing membership, non-membership, and score value functions. IF-BLS strategically considers homogeneity and heterogeneity in sample neighborhoods in the kernel space. We evaluate the performance of proposed F-BLS and IF-BLS models on UCI benchmark datasets with and without Gaussian noise. As an application, we implement the proposed F-BLS and IF-BLS models to diagnose Alzheimer's disease (AD). Experimental findings and statistical analyses consistently highlight the superior generalization capabilities of the proposed F-BLS and IF-BLS models over baseline models across all scenarios. The proposed models offer a promising solution to enhance the BLS framework's ability to handle noise and outliers. The source code link of the proposed model is available at https://github.com/mtanveer1/IF-BLS.
- Abstract（参考訳）: データ分類の分野では、層間フィードフォワードニューラルネットワークを利用する強力なツールとして広範学習システム(BLS)が証明されている。
しかし、従来のBLSは全てのサンプルを同等に重要なものとして扱うため、ノイズや外れ値のある実世界のデータセットでは、より堅牢で効果の低いものとなっている。
この問題に対処するために,ファジィ広義学習システム (F-BLS) と直観的ファジィ広義学習システム (IF-BLS) モデルを提案する。
ファジィメンバシップ手法を用いて,BLSフレームワーク固有の特徴空間内に,各クラスセンタの近接性に基づくサンプル近傍情報を埋め込む。
さらに、IF-BLSモデルでは、メンバーシップ、非メンバーシップ、スコア値関数を含む直観的ファジィの概念を導入している。
IF-BLSは、カーネル空間のサンプル近傍における均一性と不均一性を戦略的に考慮している。
提案したF-BLSモデルとIF-BLSモデルの性能評価を行った。
本稿では,アルツハイマー病(AD)の診断のためのF-BLSモデルとIF-BLSモデルを提案する。
実験結果と統計的解析は、提案したF-BLSモデルとIF-BLSモデルの全てのシナリオにおけるベースラインモデルよりも優れた一般化能力を一貫して強調している。
提案したモデルは,BLSフレームワークのノイズやアウトラヤ処理能力を高めるための,有望なソリューションを提供する。
提案されたモデルのソースコードリンクはhttps://github.com/mtanveer1/IF-BLSで公開されている。
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