基于消除不确定性的模糊聚类方法的模糊神经网络

• 作者: 王萌 肖创柏
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 模糊聚类 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 页码范围: 8-11
• 页数: 4页
• 分类号: TP273.4
• 语种: 中文

摘要

模糊神经网络是一种将模糊推理系统嵌入到神经网络推理过程中的神经网络.如何确定模糊神经网络的结构是一个影响神经网络决策性能的关键问题.而模糊集的个数则是确定模糊神经网络结构的关键.许多研究使用模糊聚类来确定模糊集的个数.然而,现有的模糊聚类算法需要预设参数,这就使得整个过程受到了人为干涉.本文提出了一种自适应的模糊聚类方法来确定模糊集的个数.该方法以两个模糊集交界处的样本的模糊程度为标准,利用分裂法获得最终的聚类结果.实验表明,我们的算法在多个经典数据集上的决策结果在精度上超越了以前的算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖创柏	北京工业大学信息学部	84	661	12.0	24.0
2	王萌	北京工业大学信息学部	5	4	1.0	1.0