【摘 要】
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提出用于规则前件学习的中心点交叉涌现的大间隔贝叶斯模糊聚类(CECLM-BFC)算法.考虑不同样本间聚类中心的排斥作用使得聚类中心间距最大化,并采用粒子滤波方法在不同类别样
【机 构】
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江南大学数字媒体学院; 常州大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572236,61502058,61572085);江苏省自然科学基金项目(BK 20160187);江苏省高校自然科学基金项目(15KJB520002)
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提出用于规则前件学习的中心点交叉涌现的大间隔贝叶斯模糊聚类(CECLM-BFC)算法.考虑不同样本间聚类中心的排斥作用使得聚类中心间距最大化,并采用粒子滤波方法在不同类别样本中交替执行,自动求解出最优聚类结果,包括聚类数、模糊隶属度和聚类中心.在模糊规则后件参数学习上使用分类面大间隔的策略,以MA型模糊系统为研究对象构造具有强解释性的贝叶斯MA型模糊系统(BMA-FS).实验结果表明,BMA-FS能够取得令人满意的分类性能,且模糊规则具有高度的解释性.
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