A method and system for automating a process for valuing a property that
produces an estimated value of a subject property, and a reliability
assessment of the estimated value. The process is a generative artificial
intelligence method that trains a fuzzy-neural network using a subset of
cases from a case-base, and produces a run-time system to provide an
estimate of the subject property's value. A network-based implementation
of fuzzy inference is based on a system that implements a fuzzy system as
a five-layer neural network so that the structure of the network can be
interpreted in terms of high-level rules. The neural network is trained
automatically from data. IF/THEN rules are used to map inputs to outputs
by a fuzzy logic inference system. Different models for the same problem
can be obtained by changing the inputs to the neuro-fuzzy network, or by
varying its architecture.
Une méthode et un système pour automatiser un procédé pour évaluer une propriété qui produit une valeur estimée d'une propriété soumise, et une évaluation de fiabilité de la valeur estimée. Le processus est une méthode générative d'intelligence artificielle qui forme un réseau brouillé-neural en utilisant un sous-ensemble de cas d'une cas-base, et produit un système d'exécution pour fournir une évaluation de la valeur de propriété soumise. Une exécution réseau-basée d'inférence brouillée est basée sur un système qui met en application un système brouillé comme réseau neurologique de cinq-couche de sorte que la structure du réseau puisse être interprétée en termes de règles à niveau élevé. Le réseau neurologique est formé automatiquement des données. Des règles d'IF/THEN sont employées pour tracer des entrées aux sorties par un système d'inférence de logique floue. Différents modèles pour le même problème peuvent être obtenus en changeant les entrées en réseau neuro--brouillé, ou en changeant son architecture.
