本文選題：模糊邏輯　切入點(diǎn)：模糊推理　出處：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：為使模糊分類器能夠利用自適應(yīng)模糊系統(tǒng)的諸多優(yōu)點(diǎn),并避免隨著輸入空間維度增加出現(xiàn)"維度災(zāi)難",提出一種新的模糊規(guī)則數(shù)確定的自適應(yīng)模糊分類器.新分類器由多個(gè)用于區(qū)分出一種類別的模糊推理機(jī)組成,每個(gè)模糊推理機(jī)包含兩條模糊邏輯"如果-則"規(guī)則,分類器的總規(guī)則數(shù)由待分類模式的類別數(shù)確定,分類器采用誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練.對比反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,通過對鳶尾花卉數(shù)據(jù)集與Ripley合成數(shù)據(jù)集的分類測試,表明新分類器具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、分類識(shí)別能力,以及抗干擾、抗數(shù)據(jù)污染能力.
[Abstract]:In order to make the fuzzy classifier take advantage of the advantages of adaptive fuzzy system, To avoid "dimensionality disaster" with the increase of input space dimension, a new adaptive fuzzy classifier based on fuzzy rule number determination is proposed. The new classifier is composed of multiple fuzzy inference machines used to distinguish a class. Each fuzzy inference engine contains two fuzzy logic "if-then" rules, and the total rule number of the classifier is determined by the number of categories of the pattern to be classified, By comparing the back propagation neural network classifier with the error back propagation learning algorithm, the classification test of Iris flower dataset and Ripley composite data set shows that the new classifier has strong learning ability. Classification and recognition ability, as well as anti-interference, anti-data pollution ability.
【作者單位】： 中國電子科學(xué)研究院;空軍預(yù)警學(xué)院;
【基金】：國家部委預(yù)研基金資助項(xiàng)目(51****20**3)
【分類號(hào)】：TP181

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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9 王U，

本文編號(hào)：1688071