基于GMDH模型及模糊聚类的特征提取研究

发布时间：2019-03-16 10:34

【摘要】：特征提取算法可以去除目标数据中的冗余特征、无关特征甚至噪声特征,从而得到一个无冗余、无噪声的样本集,有助于提高目标对象的识别率以及数据的挖掘速度。现有的特征提取方法在定性数据及噪声数据的处理上存在局限性,而定性数据及带噪声数据在现实建模过程中是不可避免的。本文从特征提取需解决的根本问题出发,就如何确定特征子集并选择适当的隶属函数来表示模糊子空间,使模糊规则归纳模型有最大的识别率及抗干扰性的方法进行讨论、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.
【作者单位】： 四川广播电视大学经济管理学院;四川大学商学院;
【基金】：国家自然科学基金委面上项目(71471124) 成都市科技局软科学项目(2015-RK00-00259-ZF) 四川广播电视大学重点教改项目(XMZSXX2016003Z)
【分类号】：TP301.6

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本文编号：2441177