基于多目标遗传算法的模糊分类系统设计

• 作者: 侯远龙 贾利民 邢宗义
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊分类系统 多目标遗传算法 特征变量选择 模糊划分
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 页码范围: 725-731
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 5815字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0505.2006.05.009

摘要

提出了一种基于多目标遗传算法的模糊建模方法,实现了具备最大分类精度、最少特征变量和模糊规则数目的模糊分类系统的设计.首先,为缓解维数灾难问题,采用多目标遗传算法进行特征变量的选择和论域的模糊划分,构造基于栅格划分的初始模糊分类系统.然后为减少规则数目,提高模糊系统的解释性,采用遗传算法进行规则选择,得到具备较少规则数目的精简模糊分类系统.最后为提高精确性,采用约束遗传算法对精简模糊分类系统进行整体优化,在解释性不变的前提下,提高模糊分类系统的精确性.Iris和Wine分类系统的仿真,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾利民	北京交通大学交通运输学院	176	2118	22.0	36.0
2	侯远龙	南京理工大学机械工程学院	86	403	11.0	17.0
3	邢宗义	南京理工大学机械工程学院	79	563	11.0	19.0