基于差分进化算法的置信规则库推理的分类方法

发布时间：2017-11-05 15:04

  本文关键词：基于差分进化算法的置信规则库推理的分类方法

  更多相关文章： 置信规则库推理 分类系统 参数学习 差分进化算法

【摘要】：现有基于置信规则库参数学习的分类系统存在着一些问题,如分类准确度受模糊子区间划分数量约束,成非严格正相关关系;参数学习方法需人为给定规则数量;推理过程未体现特征与分类结果关联度等.为解决这些问题,提出基于差分进化算法的置信规则库推理的分类方法,该方法包括置信规则库分类系统构建及参数训练.首先引入置信规则库分类系统构建策略确定规则数;然后使用置信推理方法作为分类查询推理机;最后结合差分进化算法建立训练模型.在实验分析中,首先通过与现有分类方法进行对比,验证该方法的有效性;再通过对比不同区间划分数的置信规则库分类系统,说明参数训练的合理性.实验结果表明,该方法合理有效.
【作者单位】： 福州大学数学与计算机科学学院;福州大学决策科学研究所;
【基金】：国家自然科学基金(70925004,61300026,71501047) 福建省自然科学基金(2015J01248) 福建省教育厅科技项目(JA13036) 福州大学科技发展基金(2014-XQ-26)资助
【分类号】：TP18
【正文快照】： Belief rule based inference methodology for classification basedon differential evolution algorithmLIU Wanling1,WANG Hanjie1,FU Yanggeng1,YANG Longhao2,Wu Yingjie1(1.College of Mathematics and Computer Science,Fuzhou University,Fuzhou350116,China;2.Decis

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本文编号：1144673