模糊规则模型的粒度性能指标评估方法

• 作者: 刘忠 吴克宇 申映华 程光权 胡星辰
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊规则模型 粒计算 覆盖率 特异性 优化 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 2019年中国粒计算与知识发现学术会议(CGCKD2019)论文
• 页码范围: 3114-3119
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6144字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019050791

摘要

模糊规则模型广泛应用于许多领域,而现有的模糊规则模型主要使用基于数值形式的性能评估指标,忽略了对于模糊集合本身的评价,因此提出了一种模糊规则模型性能评估的新方法.该方法可以有效地评估模糊规则模型输出结果的非数值(粒度)性质.不同于通常使用的数值型性能指标(比如均方误差(MSE)),该方法通过信息粒的特征来表征模型输出的粒度结果的质量,并将该指标使用在模糊模型的性能优化中.信息粒性能采用(数据的)覆盖率和(信息粒自身的)特异性两个基本指标得以量化,并通过使用粒子群优化实现了粒度输出质量(表示为覆盖率和特异性的乘积)的最大化.此外,该方法还优化了模糊聚类形成的信息粒的分布.实验结果表明该指标对于模糊规则模型性能评估的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘忠	国防科技大学系统工程学院	119	1072	18.0	28.0
2	程光权	国防科技大学系统工程学院	12	53	3.0	7.0
3	胡星辰	国防科技大学系统工程学院	1	0	0.0	0.0
4	吴克宇	国防科技大学系统工程学院	2	1	1.0	1.0