Die Arbeit ordnet sich in das Gebiet der unscharfen Klassifikation ein und stellt im Detail eine Weiterführung der Forschung zur Fuzzy-Pattern-Klassifikation dar. Es handelt sich dabei um eine leistungsfähige systemtheoretische Methodik zur klassifikatorischen Modellierung komplexer, hochdimensionaler, technischer oder nichttechnischer Systeme auf der Basis von metrischen Messgrößen und/oder nichtmetrischen Experten-Bewertungen. Die Beschreibung der Unschärfe von Daten, Zuständen und Strukturen wird hierbei durch einen einheitlichen Typ einer Zugehörigkeitsfunktion des Potentialtyps realisiert. Ziel der Betrachtungen ist die weiterführende Nutzung des bestehenden Klassenmodells zur unscharfen Beschreibung nichtkonvexer Objektmengenmorphologien. Ausgehend vom automatischen datengetriebenen Aufbau der konvexen Klassenbeschreibung, deren vorteilhaften Eigenschaften sowie Defiziten wird im Rahmen der Arbeit eine Methodik vorgestellt, die eine Modellierung beliebiger Objektmengenmorphologien erlaubt, ohne das bestehende Klassifikationskonzept zu verlassen.
Kerngedanken des Vorgehens sind:
1.) Die Aggregation von Fuzzy-Pattern-Klassen auf der Basis so genannter komplementärer Objekte.
2.) Die sequentielle Verknüpfung von Fuzzy-Pattern-Klassen und komplementären Klassen im Sinne einer unscharfen Mengendifferenz.
3.) Die Strukturierung des Verknüpfungsprozesses durch die Clusteranalyse von Komplementärobjektmengen und damit der Verwendung von Konfigurationen aus komplementären Fuzzy-Pattern-Klassen.
Das dabei gewonnene nichtkonvexe Fuzzy-Klassifikationsmodell impliziert eine Vernetzung von Fuzzy-Klassifikatoren in Form von Klassifikatorbäumen. Im Ergebnis entstehen Klassifikatorstrukturen mit hoher Transparenz, die - neben der üblichen zustandsorientierten klassifikatorischen Beschreibung in den Einzelklassifikatoren - zusätzliche Informationen über den Ablauf der Klassifikationsentscheidungen erfassen. Der rechnergestützte Entwurf und die Eigenschaften der entstehenden Klassifikatorstruktur werden an akademischen Teststrukturen und realen Daten demonstriert. Die im Rahmen der Arbeit dargestellte Methodik wird in Zusammenhang mit dem Fuzzy-Pattern-Klassifikationskonzept realisiert, ist jedoch aufgrund ihrer Allgemeingültigkeit auf eine beliebige datenbasierte konvexe Klassenbeschreibung übertragbar. / This work contributes to the field of fuzzy classification. It dedicates itself to the subject of "Fuzzy-Pattern-Classification", a versatile method applied for classificatory modeling of complex, high dimensional systems based on metric and nonmetric data, i.e. sensor readings or expert statements. Uncertainties of data, their associated morphology and therewith classificatory states are incorporated in terms of fuzziness using a uniform and convex type of membership function.
Based on the properties of the already existing convex Fuzzy-Pattern-Class models and their automatic, data-driven setup a method for modeling nonconvex relations without leaving the present classification concept is introduced.
Key points of the elaborated approach are:
1.) The aggregation of Fuzzy-Pattern-Classes with the help of so called complementary objects.
2.) The sequential combination of Fuzzy-Pattern-Classes and complementary Fuzzy-Pattern-Classes in terms of a fuzzy set difference.
3.) A clustering based structuring of complementary Fuzzy-Pattern-Classes and therewith a structuring of the combination process.
A result of this structuring process is the representation of the resulting nonconvex fuzzy classification model in terms of a classifier tree. Such a nonconvex Fuzzy-Classifier features high transparency, which allows a structured understanding of the classificatory decision in working mode.
Both the automatic data-based design as well as properties of such tree-like fuzzy classifiers will be illustrated with the help of academic and real word data.
Even though the proposed method is introduced for a specific type of membership function, the underlying idea may be applied to any convex membership function.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:19587 |
| Date | 06 September 2011 |
| Creators | Hempel, Arne-Jens |
| Contributors | Bocklisch, Steffen F., Lohweg, Volker, Technische Universität Chemnitz |
| Publisher | Universitätsverlag der Technischen Universität Chemnitz |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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