Hybrid Models Of Fuzzy Artmap And Qlearning For Pattern Classification - Navan, Farhad Pourpanah (2015)
Pengelasan corak adalah salah satu isu utama dalam pelbagai tugas pencarian data. Dalam kajian ini, fokus penyelidikan tertumpu kepada reka bentuk dan pembinaan model hibrid yang menggabungkan rangkaian neural Teori Resonan Adaptif (ART) terselia dan model Pembelajaran Pengukuhan (RL) untuk pengelasan corak. Secara khususnya, rangkaian ARTMAP Kabur (FAM) dan Pembelajaran-Q dijadikan sebagai tulang belakang dalam merekabentuk dan membina model-model hibrid. Satu model QFAM baharu terlebih dahulu diperkenalkan bagi menambahbaik prestasi pengelasan rangkaian FAM. Strategi pruning dimasukkan bagi mengurangkan kekompleksan QFAM. Bagi mengatasi isu ketidak-telusan, Algoritma Genetik (GA) digunakan bagi mengekstrak hukum kabur if-then daripada QFAM. Model yang terhasil iaitu QFAM-GA, dapat memberi ramalan berserta dengan huraian dengan hanya menggunakan bilangan antisiden yang sedikit. Bagi menambahkan lagi kebolehtahanan model-model Q-FAM, penggunaan sistem agenpelbagai telah dicadangkan. Hasilnya, model gugusan QFAM berasaskan agen dengan ukuran percaya dan kaedah rundingan baharu telah dicadangkan. Pelbagai jenis masalah tanda-aras telah digunakan bagi penilaian model-model gugusan dan individu berasaskan QFAM. Hasilnya telah dianalisa dan dibandingkan dengan FAM serta model-model yang dilaporkan dalam kajian terdahulu. Sebagai tambahan, dua daripada masalah dunia-nyata digunakan bagi menunjukkan kebolehan praktikal model hibrid. Keputusan akhir menunjukkan keberkesanan modul berasaskan QFAM dalam menerajui tugas-tugas pengelasan corak.