一种模糊认知图分类器构造方法

• 作者: 张德政 李广原 杨炳儒 翟云 马楠
• 来源期刊: 北京科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊认知图 分类器 分类 模糊集合论 学习算法
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 控制与决策
• 页码范围: 590-595
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

提出了一种新的模糊认知图分类器模型构造方法,它包括构建流程、激活函数、推理规则和学习方法等核心构件.模型利用提出的动态交叉变异算子自适应遗传进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真实验表明：本文提出的模型增强了局部随机搜索能力,加强了算法的全局收敛能力,与其他经典分类方法相比,不但性能较好,而且具有较强的抗噪能力,从而具有更强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨炳儒	北京科技大学计算机与通信工程学院	319	4361	32.0	49.0
2	张德政	北京科技大学计算机与通信工程学院	61	687	14.0	23.0
3	李广原	北京科技大学计算机与通信工程学院	9	81	6.0	9.0