模糊分类技术在数据挖掘、模式识别、智能系统等领域有着重要的应用。改进传统模糊分类算法,以适应大数据处理环境,且能够保证其有较高的时间效率或分类精度,已成为模糊系统、机器学习、大数据处理等的重要研究方向之一。本文工作如下:1.针对常见的模糊分类系统难以直接处理大数据的问题,本文对经典Chi-FRBCS(Fuzz-Rule-Based Classification Systems)中采用的分类算法进行改进,提出了 MR-FRBCS分类算法,并进行仿真实验。该算法应用MapReduce对大数据集实现存储和处理的分治,并能根据规则取舍的不同方法,得到分类处理且有较高的时间效率或分类精度。2.遵循软件工程规范,部分设计和实现了东江湖流域数据综合管理与智能分析系统。该系统构建了多个职能部门的数据库子系统,每个模块实现了数据管理与智能分析功能,并进行了部分软件测试,且把MR-FRBCS算法应用于气象数据的分类处理。该系统运行稳定可靠,符合用户需求,能为东江湖流域的政府职能部门进行科学管理和行政决策提供有效支撑。