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一种改进的基于模糊案例推理方法及其在分类中的应用

     

摘要

针对基于特征权值的相似性模型在相似案例搜索上的局限性,通过汲取模糊规则在捕获领域知识上的有效性和灵活性,提出了一种改进的基于模糊案例推理方法。首先通过确定特征变量取值区间及对特征区间的模糊划分,直接从数据中学习规则;然后计算启动强度并合并规则得到分类器;最后通过计算类别强度,实现对未知案例的分类。3组UCI标准数据集上的实验结果表明,此方法不仅学习时间短,而且可以利用更少的样本获得更好的分类效果。

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