基于样本选择的二型AFS分类方法研究

来源 :南京理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：crylion

【摘要】

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语义描述是聚类与分类领域的研究热点。基于公理模糊集(Axiomatic fuzzy sets,AFS)的分类算法可以模仿人类推理机理得到具有良好可解释性的类描述。在同等分类性能下,简化类

【作者】

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刘依菲郭红月刘晓东

【机构】

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大连海事大学理学院,大连海事大学航运经济与管理学院

【出处】

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南京理工大学学报

【发表日期】

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2019年4期

【关键词】

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样本选择非平稳割点阈值分类器 sample selection unstable cut-points threshold classifier

【基金项目】

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国家自然科学基金(61803065),中央高校基本科研业务费专项基金(3132019175),辽宁省社会科学规划基金项目(L18DGL010).

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语义描述是聚类与分类领域的研究热点。基于公理模糊集(Axiomatic fuzzy sets,AFS)的分类算法可以模仿人类推理机理得到具有良好可解释性的类描述。在同等分类性能下,简化类描述将有助于人们较好地理解与应用分类结果。该文利用非平稳割点样本选择策略(Sample selection algorithm of unstable cut points,UCSS)和区间二型隶属函数,设计了基于非平稳割点样本选择的二型AFS(UCSS-AFS)分类方法。该分类方法在保持较好的分类准确率和语义的基础上,可

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