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摘要:
针对传统模糊认知图学习算法仅优化概念结点间有向弧的权值误差而造成模型拟合准确程度不高的问题,将多目标演化的思想用于模糊认知图学习算法,设计了以有向弧权值误差与误差权重同时最小化为目标的多目标模糊认知图学习模型,降低了学习算法对权值的依赖.为有效求解该多目标优化模型,提出了一种基于坐标变换的多目标演化算法,分析了算法的参数设置方法与计算复杂度.实验结果表明,基于多目标演化的模糊认知图学习算法可以有效降低结点数据误差与模型误差,能够更准确地得出概念结点间的因果关系.
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文献信息
篇名 基于多目标演化的模糊认知图学习算法
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 模糊认知图 多目标优化问题 多目标演化算法 坐标变换
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 软件、算法与仿真
研究方向 页码范围 447-455
页数 9页 分类号 TP301.6
字数 8191字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-506X.2018.02.30
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 方伟 江南大学物联网工程学院 19 328 7.0 18.0
2 张龄之 江南大学物联网工程学院 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊认知图
多目标优化问题
多目标演化算法
坐标变换
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
系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
出版文献量(篇)
10512
总下载数(次)
24
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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