Hybrid Learning Systems based on Support Vector Machines and Radial Basis Function Neural Networks

Haydemar Núñez (1), Cecilio Angulo (2), Andreu Català (2)

e-mails: hnunez@strix.ciens.ucv.ve, cecilio.angulo@upc.es, andreu.catala@upc.es

(1) Universidad Central de Venzuela - Laboratorio de Inteligencia Artificial, Facultad de Ciencias Caracas Venezuela
(2) Technical University of Catalonia - ERIC Engineering & Research in computational Inteligence, Vilanova i la Geltrú España

Abstract

Two methods are proposed for the symbolic interpretation of both Support Vector Machines (SVM) and Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN). These schemes, based on the combination of support vectors and prototype vectors by means of geometry, produce rules in the form of ellipsoids and hyper-rectangles. Results obtained from a certain number of experiments on artificial and real databases in different domains allow conclusions to be drawn on the suitability of our proposal. Moreover, schemes that incorporate the available prior domain knowledge expressed as symbolic rules into SVMs are explored, with excellent performances being obtained.

Resumen/Resumo

En este trabajo se proponen dos métodos para la interpretación simbólica de máquinas de soporte vectorial (SVM) y redes neuronales de función de base radial (RBFNN), respectivamente. Ambos esquemas se basan en la combinación, mediante geometría, de los vectores de soporte generados por una SVM y vectores prototipos o centros de una RBFNN, para producir descripciones en la forma de elipsoides e hiper-rectángulos. Los resultados de los numerosos experimentos realizados sobre bases de datos artificiales y reales de diferentes dominios, nos permiten concluir sobre la viabilidad de la propuesta. También, se exploran esquemas para la inserción, en máquinas de soporte vectorial, del conocimiento previo disponible expresado como reglas simbólicas.

Keywords:Artificial Intelligence, Support Vector Machines, Neural Networks, Hybrid Architectures

Palabras Clave/Palavras Chave: Inteligencia Artificial, Máquinas de Soporte Vectorial, Redes Neuronales, Arquitecturas Híbridas

BibTex

@INPROCEEDINGS{nunhez04:301,
                  AUTHOR       = {Haydemar Núñez and Cecilio Angulo and Andreu Català},
                  TITLE        = {Hybrid Learning Systems based on Support Vector Machines and Radial Basis Function Neural Networks},
                  BOOKTITLE    = {30ma Conferencia Latinoamericana de Informática (CLEI2004)},
                  YEAR         = {2004},
                  editor       = {Mauricio Solar and David Fernández-Baca and Ernesto Cuadros-Vargas},
                  pages        = {882--891},
                  address      = {},
                  month        = Sep,
                  organization = {Sociedad Peruana de Computación},
                  note         = {ISBN 9972-9876-2-0},
                  file         = {http://clei2004.spc.org.pe/es/html/pdfs/301.pdf}
}

PDF de este artículo
PDF de CLEI2004 (incluye todos los artículos)
Página principal CLEI 2004
Generado por Sociedad Peruana de Computación