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摘要:
加权模糊产生式规则是不确定性知识表示的一种最基本的最常用的形式.一般权重调整的准则是依据于训练精度的提高,但该方法容易引起过度拟合.为了克服传统方法的不足,增强模糊规则的泛化能力,文章提出了使用极小熵定理作为权重调整的新准则,给出了依据极小熵定理求解权重的数学模型,指出了可采用遗传算法求解该数学模型.实验结果表明,训练精度和测试精度随着训练集的模糊熵的减小而增大,同时根据数学模型抽取的权重能够增强模糊规则的泛化能力.
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文献信息
篇名 基于极小熵的模糊产生式规则权重获取
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 不确定性推理 加权模糊产生规则 模糊熵 极小熵 权重获取
年,卷(期) 2006,(27) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 152-154
页数 3页 分类号 TP311
字数 3189字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.27.046
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 郗亚辉 河北大学数学与计算机学院 13 130 7.0 11.0
2 安素芳 石家庄经济学院信息工程学院 7 32 3.0 5.0
3 杨峰 河北大学数学与计算机学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
不确定性推理
加权模糊产生规则
模糊熵
极小熵
权重获取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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