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摘要:
介绍了在没有数据分布先验知识的情况下,用进化方法直接从训练数据中建立紧致模糊分类系统的方法.使用VISIT算法获取每个个体模糊系统,再用遗传算法从中搜索最优的模糊系统.规则和隶属函数是在进化过程中自动建立和优化的.为了同时有效地评价系统的精度和紧致性,用一个模糊专家系统作适应度函数.在2个基准分类问题上的实验结果表明了新方法的有效性.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于VISIT算法设计模糊分类器的进化方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 VISIT 遗传算法 紧致模糊分类器 规则抽取
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 23-25,28
页数 4页 分类号 TP301
字数 4121字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.04.008
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 刘广钟 上海海事大学信息工程学院 82 231 8.0 10.0
2 白治江 上海海事大学信息工程学院 16 86 5.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
VISIT
遗传算法
紧致模糊分类器
规则抽取
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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