A Fuzzy Neural Network System Based on Generalized Class Cover Problem

机译：基于广义类覆盖问题的模糊神经网络系统

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A voting-mechanism-based fuzzy neural network system based on generalized class cover problem and particle swarm optimization is proposed in this paper. When constructing the network structure, a generalized class cover problem and an improved greedy algorithm are adopted to get the class covers with relatively even radii, which are used to partition fuzzy input space and extract fewer robust fuzzy IF-THEN rules. Meanwhile, a weighted Mamdani inference mechanism is proposed to improve the efficiency of the system output and a particle swarm optimization-based algorithm is used to refine the system parameters. Experimental results show that the system is feasible and effective.

机译：提出了一种基于广义类覆盖问题和粒子群算法的基于投票机制的模糊神经网络系统。在构造网络结构时，采用广义的类覆盖问题和改进的贪婪算法来获得具有相对均匀半径的类覆盖，这些类覆盖用于划分模糊输入空间并提取较少的鲁棒模糊IF-THEN规则。同时，提出了一种加权的Mamdani推理机制来提高系统输出的效率，并采用基于粒子群算法的算法对系统参数进行细化。实验结果表明该系统是可行和有效的。

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来源
《International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery(FSKD 2005) pt.1; 20050827-29; Changsha(CN)》|2005年|P.735-742|共8页
会议地点 Changsha(CN)
作者
Yanxin Huang; Yan Wang; Wengang Zhou; Chunguang Zhou;
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作者单位

College of Computer Science and Technology, Jilin University, Key Laboratory for Symbol Computation and Knowledge Engineering of the National Education Ministry, Changchun 130012, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类专家系统、知识工程;
关键词

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