| 一种核模糊分类器的规则生成方法 |
| |
| 引用本文： | 阳爱民,胡运发.一种核模糊分类器的规则生成方法[J].模式识别与人工智能,2006,19(2). |
| |
| 作者姓名： | 阳爱民 胡运发 |
| |
| 作者单位： | 1. 复旦大学,计算机与信息技术系,上海,200433;株洲工学院,计算机科学系,株州,412008
2. 复旦大学,计算机与信息技术系,上海,200433 |
| |
| 基金项目： | 中国科学院资助项目，湖南省教育厅科研项目 |
| |
| 摘 要： | 提出一种基于核函数的模糊分类器的模糊规则产生方法.首先借鉴支持向量机(SVM)的思想,选用适当的核函数,将初始的样本空间映射为高维的特征空间,使得样本在高维特征空间的分布比在原来空间的分布简单可分.然后,用一种动态聚类方法,在高维特征空间将同一类的训练样本分成簇,求出该簇的支持向量,对于每簇建立一个模糊规则,隶属函数采用超椭圆体函数.最后,利用遗传算法对规则进行优化调整.用两个典型的数据集来评测本文所提方法构成的分类器,结果表明这种分类器学习时间短,分类精度较高,分类速度较快.
|
| 关 键 词： | 模糊分类规则 核函数 遗传算法 动态聚类 |
A Method of Generating Rules with a Kernel Fuzzy Classifier |
| |
| YANG Ai-Min,HU Yun-Fa.A Method of Generating Rules with a Kernel Fuzzy Classifier[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2006,19(2). |
| |
| Authors: | YANG Ai-Min HU Yun-Fa |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
