Multiple Instance Mamdani Fuzzy Inference

Amine B. Khalifa; Hichem Frigui

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자료유형: 학술저널

저자정보: Amine B. Khalifa (University of Louisville) Hichem Frigui (University of Louisville)

저널정보: 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.15 No.4

발행연도: 2015.12

수록면: 217 - 231 (15page)

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A novel fuzzy learning framework that employs fuzzy inference to solve the problem of Multiple Instance Learning (MIL) is presented. The framework introduces a new class of fuzzy inference systems called Multiple Instance Mamdani Fuzzy Inference Systems (MIMamdani). In multiple instance problems, the training data is ambiguously labeled. Instances are grouped into bags, labels of bags are known but not those of individual instances. MIL deals with learning a classifier at the bag level. Over the years, many solutions to this problem have been proposed. However, no MIL formulation employing fuzzy inference exists in the literature. Fuzzy logic is powerful at modeling knowledge uncertainty and measurements imprecision. It is one of the best frameworks to model vagueness. However, in addition to uncertainty and imprecision, there is a third vagueness concept that fuzzy logic does not address quiet well, yet. This vagueness concept is due to the ambiguity that arises when the data have multiple forms of expression, this is the case for multiple instance problems. In this paper, we introduce multiple instance fuzzy logic that enables fuzzy reasoning with bags of instances. Accordingly, a MI-Mamdani that extends the standard Mamdani inference system to compute with multiple instances is introduced. The proposed framework is tested and validated using a synthetic dataset suitable for MIL problems. Additionally, we apply the proposed multiple instance inference to fuse the output of multiple discrimination algorithms for the purpose of landmine detection using Ground Penetrating Radar.

#Fuzzy inference #Mamdani FIS #Multiple Instance Learning #Algorithm fusion

참고문헌 (52)

참고문헌 신청

[단행본] - L. A. Zadeh / 1977 / A Theory of Approximate Reasoning (AR) / Electronics Research Laboratory

[학술지(정기간행물)] - Oscar Cordón / 2011 / A historical review of evolutionary learning methods for Mamdani-type fuzzy rule-based systems: Designing interpretable genetic fuzzy systems / International Journal of Approximate Reasoning 52 (6) : 894 ~ 913

[학술지(정기간행물)] - Lotfi A. Zadeh / 1973 / Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics SMC-3 (1) : 28 ~ 44

[학술지(정기간행물)] - E.H. Mamdani / 1974 / Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant / Proceedings of the Institution of Electrical Engineers 121 (12) : 1585 ~

[학술대회논문] - R. Jager / 1992 / Fuzzy inference in rule-based control systems / Proceedings of 1st International Conference on Intelligent Systems Engineering : 232 ~ 237

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Amine B. Khalifa

소속기관 University of Louisville

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Hichem Frigui

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