由最大同类球提取模糊分类规则

发布时间：2018-10-12 15:43

【摘要】：为提高模糊分类规则的有效性和可解释性,该文提出一种基于最大同类球的模糊规则提取方法。首先,每个样本根据与最近异类之间的距离确定一个最大同类球。然后根据各个同类球中样本之间的包含关系和独有性对同类球进行约简。再根据约简后的同类球建立MA分类器的模糊规则前件。MA(Mamdani-Assilan)二分类器的模糊规则后件参数学习以加权分类错误平方最小化为目标函数,采用共轭梯度法求解后件参数。KEEL标准数据集中的12个10折交叉验数据集的对比分类实验验证了该方法的有效性。
[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.
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;无锡环境科学与工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(61170122,61202311,61272210) 江苏省自然科学基金(BK2012552) 江苏省青蓝工程资助项目(2014)~~
【分类号】：TP18

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本文编号：2266684