基于蚁群算法的模糊分类系统设计

• 作者: 刘钦 蔡国强 贾利民 邢宗义
• 来源期刊: 模糊系统与数学
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 模糊分类系统 解释性
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 模糊集理论
• 页码范围: 87-98
• 页数: 12页
• 分类号: TP273
• 字数: 5216字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于最大-最小蚁群算法的模糊分类系统设计方法.该方法通过两个阶段来实现:特征变量选择和模型参数优化.首先采用蚁群算法对特征变量进行选择,得到一组具有较高分辩性能的特征变量,提高模型的解释性;在模型结构确定后,蚁群算法从训练样本中提取信息对模型的参数进行优化,在保证模型精确性的前提下,构造具有较少变量数目及规则数目的模糊模型,实现了精确性与解释性的折衷.最后将本方法运用到Iris和Wine数据样本分类问题中,并将结果与其它方法进行比较,仿真结果证明了该方法的有效性.

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	北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室	176	2118	22.0	36.0
2	蔡国强	北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室	28	303	11.0	16.0
3	邢宗义	南京理工大学机械工程学院	79	563	11.0	19.0
4	刘钦	南京理工大学机械工程学院	1	8	1.0	1.0