Παραμετροποίηση αλγορίθμου ασαφών δένδρων αποφάσεων για την βελτιωμένη μοντελοποίηση περιβαλλοντικών δεδομένων
Creators: name: Καραγιάννης, Αριστοτέλης Παντελεήμωνα
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Ασαφή σύνολα
Ασαφές δέντρο απόφασης
Μηχανική μάθηση
Fuzzy sets
Fuzzy decision tree
Machine learning

description: Η ατμοσφαιρική ρύπανση αποτελεί ένα από τα σημαντικότερα προβλήματα της εποχής μας και παρουσιάζεται τόσο σε τοπικό όσο και σε παγκόσμιο επίπεδο. Το φαινόμενο αυτό, άλλες φορές άμεσα και άλλες μακροπρόθεσμα, επιφέρει σοβαρές επιπτώσεις στην υγεία του ανθρώπου, υποβαθμίζει την ποιότητα της ζωής και της καθημερινότητας του και συμβάλλει στην καταστροφή οικοσυστημάτων, τα οποία προσβάλλονται κατά τη μεταφορά ρύπων στην ατμόσφαιρα. Η μοντελοποίηση του φαινομένου της ατμοσφαιρική ρύπανσης καθίσταται πλέον εφικτή, λόγω του μεγάλου όγκου των διαθέσιμων δεδομένων, τα οποία μπορούμε να εκμεταλλευτούμε, μέσω χρήσης αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Ένα μειονέκτημα των αλγορίθμων αυτών είναι η αδυναμία τους να παράγουν μια κατανοητή για τον άνθρωπο περιγραφή των αρχών λειτουργίας του υπό εξέταση συστήματος. Κάτι τέτοιο μπορεί να γίνει δυνατό μεταβαίνοντας από την κλασική στην ασαφή λογική μέσω της θεωρίας των ασαφών συνόλων. Η εργασία αυτή έχει ως στόχο μια θεωρητική εισαγωγή στη θεωρία των ασαφών συνόλων και την ανάπτυξη ενός αλγορίθμου, ο οποίος θα υλοποιεί την επαγωγή ενός ασαφούς δέντρου απόφασης. Το ασαφές μοντέλο εκπαιδεύεται από δύο βάσεις δεδομένων, που περιέχουν μετρήσεις ποιότητας αέρα από την ευρύτερη περιοχή Θεσσαλονίκης και έπειτα, συγκρίνεται με άλλα δεδομενοκεντρικά μοντέλα ως προς την απόδοσή του. Ένα ιδιαίτερο χαρακτηριστικό του είναι ότι τα αποτελέσματα που παράγει βασίζονται σε κανόνες, που περιγράφουν τη συμπεριφορά του συστήματος και εκφράζονται μέσω όρων της καθομιλουμένης γλώσσας. Τα αποτελέσματα καταδεικνύουν ότι το μοντέλο που αναπτύσσουμε στην πρότυπη αυτή μορφή ξεπερνά σε απόδοση το κλασικό ανάλογό του και με περαιτέρω βελτιώσεις μπορεί ίσως συγκριθεί με ακόμα ισχυρότερους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης.
description: Air pollution is one of the most significant problems nowadays and exists at an international level. This phenomenon has serious impacts on public health, degrades the quality of human life and contributes to the destruction of ecosystems. The development of reliable machine learning models for predicting pollution episodes is possible by exploiting the big amount of data, which is available today. A common drawback of this kind of models is their inability to provide a comprehensible interpretation of the system. Such a thing can be possible by transferring from classic logic to fuzzy logic through the theory of fuzzy sets. This project provides an introduction to the theory of fuzzy sets, as well as the development of an algorithm for the induction of a fuzzy decision tree. The fuzzy model will be trained according to two datasets, containing air quality measurements from the wider area of Thessaloniki, and after that it will be compared with other data-driven models, which are based on classic logic. A unique characteristic of the fuzzy model is that it is able to describe the system with rules, in which the conditions and the consequence is expressed by linguistic expressions. Finally, the results show that the performance of this model exceeds the classic equivalent. Further research is also possible for improving the quality of the model.