In this paper we propose an iterative algorithm for fuzzy rule base simplification based on cluster analysis. The proposed approach uses a dissimilarity measure that allows to assign different importance to values and ambiguities of fuzzy terms in antecedent and consequent parts of fuzzy rules.

A cluster analysis approach for rule base reduction

Anzilli Luca;
2019-01-01

Abstract

In this paper we propose an iterative algorithm for fuzzy rule base simplification based on cluster analysis. The proposed approach uses a dissimilarity measure that allows to assign different importance to values and ambiguities of fuzzy terms in antecedent and consequent parts of fuzzy rules.
978-3-319-95097-6
978-3-319-95098-3
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