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저자정보
Hansoo Lee (Pusan National University) Sungshin Kim (Pusan National University)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.16 No.1
발행연도
2016.3
수록면
27 - 35 (9page)

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Black-box classifiers, such as artificial neural network and support vector machine, are a popular classifier because of its remarkable performance. They are applied in various fields such as inductive inferences, classifications, or regressions. However, by its characteristics, they cannot provide appropriate explanations how the classification results are derived. Therefore, there are plenty of actively discussed researches about interpreting trained black-box classifiers. In this paper, we propose a method to make a fuzzy logic-based classifier using extracted rules from the artificial neural network and support vector machine in order to interpret internal structures. As an object of classification, an anomalous propagation echo is selected which occurs frequently in radar data and becomes the problem in a precipitation estimation process. After applying a clustering method, learning dataset is generated from clusters. Using the learning dataset, artificial neural network and support vector machine are implemented. After that, decision trees for each classifier are generated. And they are used to implement simplified fuzzy logic-based classifiers by rule extraction and input selection. Finally, we can verify and compare performances. With actual occurrence cased of the anomalous propagation echo, we can determine the inner structures of the black-box classifiers.
#Black-box models #Decision tree #Fuzzy inference system #Interpretation #Rule extraction

목차

Abstract
1. Introduction
2. Interpretation of Black-Box Classifiers
3. Anomalous Propagation Echo
4. Experimental Results
5. Conclusions
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
R. Andrews, J. Diederich, and A. B. Tickle, “Survey and critique of techniques for extracting rules from trained artificial neural networks,” Knowledge-Based Systems, vol. 8, no. 6, pp. 373-389, 1995. http://dx.doi.org/10.1016/ 0950-7051(96)81920-4 Crossref T. Hill, L. Marquez, M. O’Connor, and W. Remus, “Artificial neural network models for forecasting and decision making,” International Journal of Forecasting, vol. 10, no. 1, pp. 5-15, 1994. http://dx.doi.org/10.1016/0169- 2070(94)90045-0 Crossref R. Fuller, Neural Fuzzy Systems. Turku, Finland: Abo Akademi University, 1995. google schola C. F. Lin and S. D. Wang, “Fuzzy support vector machines,” IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 13, no. 2, pp. 464-471, 2002. http://dx.doi.org/10.1109/72. 991432 Crossref A. J. Smola and B. Scholkopf, Learning with Kernels. Cologne, Germany: GMD-Forschungszentrum Informationstechnik, 1998. google schola

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