基于FEBM和模糊神经网络的模糊概念识别

• 作者: 张绍德 李金厚 汤亚玲
• 来源期刊: 微机发展
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 基于模糊解释的概念模型 模糊释集 基于解释的机器学习
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 所属期刊栏目: 软件开发
• 页码范围: 25-27
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 1840字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2002.04.010

摘要

在基于解释的机器学习问题上,近期提出的模糊模型FEBM(Fuzzy Explanation-Based Model)为模糊概念的识别和分类提供了一种很好的解决手段.在对该模型当对象的解释谓词在[0,1]上取确值的情况时,计算"对象属于概念C的真值"的公式进行适当调整的基础上,结合神经网络可以用于模式识别和分类的特点,提出了一种基于模糊神经网络和FEBM的模糊概念识别方法.实验表明,该方法是有效的和可行的,是关于该模型应用的一个极为有意义的尝试.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张绍德	安徽工业大学自动化系	44	271	9.0	14.0
2	汤亚玲	安徽工业大学计算机系	25	120	6.0	10.0
3	李金厚	安徽工业大学计算机系	13	33	4.0	4.0