基于FNN模型的决策算法研究

• 作者: 侯庆山 邢进生
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂性 稳定性 证据理论 样本分类 神经网络 模糊集理论 隶属度
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 92-98
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.12.017

摘要

鉴于证据理论对样本分类和决策过程的复杂性以及不稳定性,提出了一种基于神经网络模型和模糊集理论的样本决策算法.为了降低样本分类和决策过程的复杂性,增强算法的稳定性和适用性,在该算法中,设计并提出了一种新的隶属度函数.应用提出的隶属函数对相关数据集样本进行模糊化处理,得到数据集的模糊化矩阵,其中输入样本数据与不同样本类别的隶属度相关联.根据隶属度矩阵,并结合性能较好的激活函数Swish-B,通过神经网络分类器,样本将被归属于特定的类.基于鸢尾花数据集对其进行可视化分析,将该方法与传统的证据理论及相关改进算法进行比较,验证了所设计的隶属度函数具有良好性能,同时实验结果证明了该算法的合理性与有效性,算法过程更为简单,鸢尾花数据集的分类准确率高达98％.