基于Pareto烟花算法的模糊分类系统设计

• 作者: 刘冲 罗勇 郭雅默
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊系统 烟花算法 模糊聚类 解释性 精确性 模式识别
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 304-307,316
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4036字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.02.051

摘要

为提高模糊模型的精确性,利用烟花算法并结合Pareto最优解集的概念,提出一种模糊建模方法.采用模糊聚类方式构建初始模糊模型,使用烟花算法对模型的结构和参数进行优化学习.在每次迭代运算过程中,通过快速非支配排序算法和Pareto最优解集的概念对子代进行评估和选择.对Wine数据样本集进行仿真实验,结果表明,该方法能够在保证较高分类精度的前提下,建立结构简单、易于理解的模糊分类系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗勇	郑州大学电气工程学院	47	351	9.0	16.0
2	刘冲	郑州大学电气工程学院	9	41	4.0	6.0
3	郭雅默	郑州大学电气工程学院	3	15	2.0	3.0