發(fā)布時(shí)間：2019-03-16 10:34

【摘要】：特征提取算法可以去除目標(biāo)數(shù)據(jù)中的冗余特征、無(wú)關(guān)特征甚至噪聲特征,從而得到一個(gè)無(wú)冗余、無(wú)噪聲的樣本集,有助于提高目標(biāo)對(duì)象的識(shí)別率以及數(shù)據(jù)的挖掘速度�，F(xiàn)有的特征提取方法在定性數(shù)據(jù)及噪聲數(shù)據(jù)的處理上存在局限性,而定性數(shù)據(jù)及帶噪聲數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)建模過(guò)程中是不可避免的。本文從特征提取需解決的根本問(wèn)題出發(fā),就如何確定特征子集并選擇適當(dāng)?shù)碾`屬函數(shù)來(lái)表示模糊子空間,使模糊規(guī)則歸納模型有最大的識(shí)別率及抗干擾性的方法進(jìn)行討論、研究。
[Abstract]:The feature extraction algorithm can remove redundant features, independent features and even noise features from the target data, so as to obtain a set of samples without redundancy and noise, which is helpful to improve the recognition rate of the target object and the speed of data mining. The existing feature extraction methods have limitations in the processing of qualitative data and noise data, but qualitative data and noisy data are inevitable in the process of realistic modeling. Starting from the fundamental problem of feature extraction, this paper discusses how to determine the feature subset and select the appropriate membership function to express the fuzzy subspace, so that the fuzzy rule induction model has the maximum recognition rate and anti-interference ability. Research.
【作者單位】： 四川廣播電視大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;四川大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金委面上項(xiàng)目(71471124) 成都市科技局軟科學(xué)項(xiàng)目(2015-RK00-00259-ZF) 四川廣播電視大學(xué)重點(diǎn)教改項(xiàng)目(XMZSXX2016003Z)
【分類號(hào)】：TP301.6

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本文編號(hào)：2441177