基于差分进化算法的置信规则库推理的分类方法

刘莞玲; 王韩杰; 傅仰耿; 杨隆浩; 吴英杰

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基于差分进化算法的置信规则库推理的分类方法

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摘要

现有基于置信规则库参数学习的分类系统存在着一些问题,如分类准确度受模糊子区间划分数量约束,成非严格正相关关系;参数学习方法需人为给定规则数量;推理过程未体现特征与分类结果关联度等.为解决这些问题,提出基于差分进化算法的置信规则库推理的分类方法,该方法包括置信规则库分类系统构建及参数训练.首先引入置信规则库分类系统构建策略确定规则数;然后使用置信推理方法作为分类查询推理机;最后结合差分进化算法建立训练模型.在实验分析中,首先通过与现有分类方法进行对比,验证该方法的有效性;再通过对比不同区间划分数的置信规则库分类系统,说明参数训练的合理性.实验结果表明,该方法合理有效.

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来源
《中国科学技术大学学报》 |2016年第9期|764-773|共10页
作者
刘莞玲; 王韩杰; 傅仰耿; 杨隆浩; 吴英杰;
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作者单位

福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350116;

福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350116;

福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350116;

福州大学决策科学研究所,福建福州350116;

福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350116;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
置信规则库推理; 分类系统; 参数学习; 差分进化算法;

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