【摘 要】
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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
【机 构】
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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
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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.
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