一种基于超长方体集的模糊模式识别算法

• 作者: 李茂青 杨剑雄
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊模式识别 FCM 模糊最小-最大 超长方体集
• 年，卷（期）: 2005,（z1）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 262-265
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3287字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-0479.2005.z1.063

摘要

结合模糊C均值算法(FCM)与模糊最小-最大神经网络算法,提出一种基于超长方体集的模糊模式识别算法.首先采用基于特征加权的FCM算法进行粗划分,得到c个平行于特征轴的超椭圆球类;再根据已知的样本的类别标记进行进一步划分;以改进的最小-最大模型建立超长方体阵,使每个超长方体只能容纳一种类别的样本点,并且分属不同类别的超长方体无重叠.使用这种方法构建超长方体集更快速、更简单,但对训练样本的要求较高,应选择能够充分体现数据分布情况的数据点作为训练样本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李茂青	厦门大学自动化系	36	378	11.0	18.0
2	杨剑雄	厦门大学自动化系	2	3	1.0	1.0