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摘要:
提出一种基于模糊聚类和遗传算法的模糊分类系统的设计方法.首先定义了模糊分类系统的精确性指标,给出解释性的必要条件.然后利用聚类有效性分析确定模糊规则数目,利用模糊聚类算法辨识初始的模糊分类系统.随后利用模糊集合相似性分析与融合对初始的模糊分类系统进行约简,提高其解释性;利用遗传算法对约简后的模糊分类系统进行优化,提高其精确性,该过程反复迭代直至满足中止条件.最后利用该方法进行Iris数据样本分类,仿真结果验证了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于模糊聚类和遗传算法的具备解释性和精确性的模糊分类系统设计
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 模糊分类系统 模糊聚类 遗传算法 解释性 精确性
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 83-88
页数 6页 分类号 TP273
字数 6168字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2006.01.016
五维指标
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 南京理工大学机械学院 86 403 11.0 17.0
3 邢宗义 南京理工大学机械学院 79 563 11.0 19.0
4 张永 南京理工大学机械学院 26 143 7.0 10.0
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