【摘要】：為提高模糊分類規(guī)則的有效性和可解釋性,該文提出一種基于最大同類球的模糊規(guī)則提取方法。首先,每個(gè)樣本根據(jù)與最近異類之間的距離確定一個(gè)最大同類球。然后根據(jù)各個(gè)同類球中樣本之間的包含關(guān)系和獨(dú)有性對(duì)同類球進(jìn)行約簡(jiǎn)。再根據(jù)約簡(jiǎn)后的同類球建立MA分類器的模糊規(guī)則前件。MA(Mamdani-Assilan)二分類器的模糊規(guī)則后件參數(shù)學(xué)習(xí)以加權(quán)分類錯(cuò)誤平方最小化為目標(biāo)函數(shù),采用共軛梯度法求解后件參數(shù)。KEEL標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中的12個(gè)10折交叉驗(yàn)數(shù)據(jù)集的對(duì)比分類實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
[Abstract]:In order to improve the efficiency and interpretability of fuzzy classification rules, this paper proposes a fuzzy rule extraction method based on the largest similar sphere. First, each sample determines one of the largest balls of its kind based on the distance between the nearest anomaly and the sample. Then according to the inclusion relation and uniqueness of the samples in the same kind of ball, the reduction of the same kind ball is carried out. Then, according to the similar ball after reduction, the fuzzy rule. MA (Mamdani-Assilan of MA classifier is established. The objective function of the fuzzy rule back part parameter learning of MA classifier is to minimize the square of weighted classification errors. The conjugate gradient method is used to solve the posterior parameters. The validity of this method is verified by the comparative classification experiments of 12 10 fold cross data sets in the KEEL standard dataset.
【作者單位】： 江南大學(xué)數(shù)字媒體學(xué)院;無錫環(huán)境科學(xué)與工程研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61170122,61202311,61272210) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK2012552) 江蘇省青藍(lán)工程資助項(xiàng)目(2014)~~
【分類號(hào)】：TP18

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2266684