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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Fuzzy Systems >Determining the Optimal Fuzzifier Range for Alpha-Planes of General Type-2 Fuzzy Sets
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Determining the Optimal Fuzzifier Range for Alpha-Planes of General Type-2 Fuzzy Sets

机译：确定通用Type-2模糊集的Alpha平面的最佳模糊器范围

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Type-2 fuzzy sets (T2 FSs) are capable of handling uncertainty more efficiently than type-1 fuzzy sets (T1 FSs). The fuzzifier parameter plays an important role in the final cluster partitions in fuzzy c-means (FCM), interval type-2 (IT2) FCM, general type-2 (GT2) FCM, and other fuzzy clustering algorithms. In general, fuzzifiers are chosen for a given dataset based on experience. In this paper, we adaptively compute suitable values for the range of the fuzzifier parameter for each α-plane of GT2 FSs for a given data set. The footprint of uncertainty (FOU) for each α-plane is obtained from the given data set using histogram based membership generation. This is iteratively processed to give the converged values of fuzzifier parameters for each α-plane of GT2 FSs. Experimental results for several data sets are given to validate the effectiveness of our proposed method.
机译：类型2模糊集（T2 FS）比类型1模糊集（T1 FS）能够更有效地处理不确定性。模糊化参数在模糊c均值（FCM），区间类型2（IT2）FCM，一般类型2（GT2）FCM和其他模糊聚类算法的最终聚类分区中起着重要作用。通常，根据经验为给定的数据集选择模糊器。在本文中，对于给定数据集，我们针对GT2 FS的每个α平面自适应地为模糊器参数的范围计算合适的值。使用基于直方图的隶属度生成，从给定的数据集获得每个α平面的不确定性（FOU）足迹。对其进行迭代处理以给出GT2 FS的每个α平面的模糊器参数的收敛值。给出了几个数据集的实验结果，以验证我们提出的方法的有效性。

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