基于遗传算法的多维模糊分类器构造的研究

• 作者: 张学杰 李继东
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊遗传学习机制 密歇根方法 模糊分类器 早熟收敛 精英选择 基于相似性的选择
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 779-785
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 6404字
• 语种: 中文

摘要

讨论了基于模糊遗传机器学习机制的密歇根方法在多维分类问题上的应用及性能问题,并提出了一种新的模糊遗传学习方法.将每一模糊规则作为遗传算法中的一个个体,且具有相应的适应度函数值.在提取模糊规则的同时,还对每个属性维的模糊划分进行学习以获取较好的模糊集合参数.另外,该方法引入了基于相似性的选择机制,减轻了选择机制对低适应函数值个体造成的选择压力,保持了种群的多样性,从而有效地避免了遗传算法收敛到局部解的问题.实验结果表明,该方法在多维模糊分类器的构造问题上具有较高的正确分类率、适应性较好等性能.