共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
基于模糊逻辑系统一般数学模型,利用最近邻聚类学习算法对样本数据进行自适应分组,并对系统进行训练,从而使模糊逻辑系统具有自学习功能。 相似文献
2.
在建立模糊辨识器的一般数学模型后,利用最近邻聚类算法对样本数据进行分组,然后再将每一组数据视为一个数据对对系统进行在线训练辨识,从而使模糊辨识器能较快的收敛于起初系统。 相似文献
3.
模糊聚类神经网络的非对称学习算法 总被引:3,自引:0,他引:3
通过仿真和分析表明模糊聚类神经网络原有学习算法FCNN的局限性,如初值敏感性、吸引域不灵活和稳定点不合理等;指出造成上述局限的原因主要在于算法的对称性和权值向量的修正缺乏协同。为此,通过在网络模型中引入层内反馈、在算法中引入加速项,消除了算法的对称性并使权值向量的修正具有一定的协同性;通过改进算法结构,消除了小尺度振荡现象并使算法的稳定点趋于合理。计算机仿真结果表明改进后的非对称学习算法AFC可以有效克服原有算法的不足并具有较高的收敛速度。 相似文献
4.
分析了一种基于模糊最近邻聚类的自适应模糊辨识方法,从模型简化的思想出发提出一种改进方法,并通过实例仿真证实了改进方法的优越性。最后引入Bezdek的聚类评价指标对两种聚类结果的有效性进行评判,从理论上证明了改进方法的优点及可靠性。 相似文献
5.
6.
基于主动进化遗传算法的模糊聚类技术 总被引:5,自引:0,他引:5
为解决基于遗传算法的模糊聚类方法所存在的执行效率低的问题,将定向变异的思想引入到标准遗传算法领域,提出了一种基于主动进化遗传算法的模糊聚类技术,并将该技术应用到模糊聚类问题上. 相似文献
7.
与传统的硬划分聚类相比,模糊聚类算法(以FCM为例)对数据的比例变化具有鲁棒性,能够更准确地反映数据点与类中心的实际关系,目前已得到广泛应用.然而对于时序基因表达数据来说,传统的聚类算法往往不能充分利用到数据中时间上的动态关联信息.因此可以在模糊聚类算法的基础上引入自回归(AR)模型,将时序基因表达数据作为一组时间序列进行动态的聚类分析.这样不仅可以充分利用到时序基因表达数据的内部自相关性,并且可以进一步利用隶属度函数对AR模型的预测过程进行模糊化调整,从而得到更为理想的聚类结果. 相似文献
8.
主动学习已经被证明是一种成功的机器学习算法,最主要的缺点是它只注重样本的标签信息而忽略了样本的分布信息.因此带来的后果就是稳定性差,容易陷入局部最优解,同时对初始样本的选择非常敏感.论文将稀疏子空间聚类与主动学习相结合,首先利用稀疏子空间聚类找到原始数据的分布信息,然后利用该信息指导主动学习选取初始样本,使样本标注更加有效,提高了主动学习的效率,同时降低了主动学习对初始样本的敏感度.最后通过多组仿真实验证明,本方法可以有效的改善主动学习的性能. 相似文献
9.
基于模糊聚类的模糊关联规则挖掘 总被引:2,自引:0,他引:2
通过模糊聚类,从已知数据中得到数据点对数据类的隶属度,并以此进行模糊关联规则的挖掘,从而使得模糊关联规则的发现不依赖于人类专家预先给出的隶属度函数;并且实验表明。聚类并没有带来显著的顿外计算时间,对于大型数据库,文章提出的方法是有效的。 相似文献
10.
K-Hub聚类算法是一种有效的高维数据聚类算法,但是它对初始聚类中心的选择非常敏感,并且对于靠近类边界的实例往往不能正确聚类.为了解决这些问题,提出一种结合主动学习和半监督聚类的K-Hub聚类算法.运用主动学习策略学习部分实例的关联限制,然后利用这些关联限制指导K-Hub的聚类过程.实验结果表明,基于主动学习的K-Hub聚类算法能有效提升K-Hub的聚类准确率. 相似文献
11.
本文提出了一种新的分层强化学习Option自动生成算法,以Agent在学习初始阶段探测到的状态空间为输入,采用模糊逻辑神经元的网络进行聚类,在聚类后的各状态子集上通过经验回放学习产生内部策略集,生成Option,仿真实验结果表明了该算法的有效性。 相似文献
12.
13.
动态模糊关系数据模型研究 总被引:5,自引:0,他引:5
李凡长 《小型微型计算机系统》2002,23(9):1107-1109
数据模型是建立系统的核心、根据我们的研究对象,在我们具体建模时会遇到很多具有动态模糊性的数据存在,基于此,本文给出了一种动态模糊关系数据模型,该模型的建立为人们用计算机处理这类问题提供了理论依据。 相似文献
14.
15.
根据高维数据具有方向性的特征,结合概率模糊聚类算法与粗糙集理论提出了一种粗糙的方向性模糊聚类算法。该算法在概率模糊聚类算法中引入了数据方向相似性函数,能对不确定数据进行处理。在算法中利用粗糙集中的下近似集与边界集来确定目标对象函数,属于下近似集的数据在聚类时是确定的,属于边界的数据具有模糊性。实验结果表明,该算法能有效地对高维的方向性数据进行聚类。 相似文献
16.
17.
提出了一种基于减法聚类算法构造解释性模糊模型的方法。首先指出模糊模型解释性的重要地位,分析影响解释性的主要因素;然后利用减法聚类算法辨识初始模糊模型,SVD算法和集合非冗余度约简初始模糊模型,从而提高其解释性;最后采用约束优化算法整体优化模型,提高其精度。PH值中和过程的模糊建模验证了该方法的有效性。 相似文献