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基于模糊关联分类器的民机超限事件诊断方法 被引量:10
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作者 高小霞 霍纬纲 冯兴杰 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1366-1371,共6页
现有的民用飞机超限事件智能诊断模型大多属于"黑盒"模型,不利于分析超限事件发生的原因.为此提出了一种基于模糊关联分类器(FAC,Fuzzy Associative Classifier)的民用飞机超限事件诊断方法.该方法抽取发生超限事件时对应的QA... 现有的民用飞机超限事件智能诊断模型大多属于"黑盒"模型,不利于分析超限事件发生的原因.为此提出了一种基于模糊关联分类器(FAC,Fuzzy Associative Classifier)的民用飞机超限事件诊断方法.该方法抽取发生超限事件时对应的QAR(Quick Access Recorder)参数快照取值,采用模糊C均值(FCM,Fuzzy C-Means)聚类算法对抽取的QAR参数取值模糊预处理,然后基于Apriori算法生成模糊关联分类规则库,并由遗传算法对其进行裁剪,结合模糊分类推理方法形成FAC.采用B737-800实际样本数据进行了验证.实验结果表明,所提出的FAC能有效诊断超限事件,FAC识别超限事件的错误率与最小二乘支持向量机(LSSVM,Least Squares Support Vector Machine)模型相当,但其解释性方面优于LS-SVM. 展开更多
关键词 飞行品质监控 模糊关联分类 超限事件 遗传算法 诊断模型
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一种基于模糊关联分类的遥感图像分类方法 被引量:7
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作者 董杰 沈国杰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1500-1506,共7页
遥感图像分类是遥感领域的研究热点之一.提出了一种基于自适应区间划分的模糊关联遥感图像分类方法(fuzzy associative remote sensing classification,FARSC).算法根据遥感图像分类的特点,利用模糊C均值聚类算法自适应地建立连续型属... 遥感图像分类是遥感领域的研究热点之一.提出了一种基于自适应区间划分的模糊关联遥感图像分类方法(fuzzy associative remote sensing classification,FARSC).算法根据遥感图像分类的特点,利用模糊C均值聚类算法自适应地建立连续型属性模糊区间,使用新的剪枝策略对项集进行筛选从而避免生成无用规则,采用一种新的规则重要性度量方法对多模糊分类规则进行融合,从而有效地提高分类效率和精确度.在UCI数据和遥感图像上所作实验结果表明,算法具有较高的分类精度以及对样本数量变化的不敏感性,对于解决遥感图像分类问题,FARSC算法具有较高的实用性,是一种有效的遥感图像分类方法. 展开更多
关键词 数据挖掘 模糊关联分类 遥感 关联规则 图像分类
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基于自适应区间划分的模糊关联分类 被引量:2
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作者 董杰 韩敏 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2675-2678,共4页
模糊关联分类是一种具有较高精度的分类方法,现有的模糊关联分类算法多采用固定模糊隶属度函数对连续型属性进行模糊划分,没有考虑数据本身的特性。提出一种基于自适应区间划分的模糊关联分类算法—FARC(fuzzy association rules classi... 模糊关联分类是一种具有较高精度的分类方法,现有的模糊关联分类算法多采用固定模糊隶属度函数对连续型属性进行模糊划分,没有考虑数据本身的特性。提出一种基于自适应区间划分的模糊关联分类算法—FARC(fuzzy association rules classification)。算法利用模糊c均值聚类算法建立连续型属性模糊区间,使用新的剪枝策略避免生成无用规则,采用一种新的规则重要性度量方法对多模糊分类规则进行融合。仿真表明,FARC具有较高的分类精度。 展开更多
关键词 数据挖掘 模糊关联分类 连续型属性 关联规则
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基于演进向量量化聚类的增量模糊关联分类方法 被引量:2
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作者 霍纬纲 屈峰 程震 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3075-3079,共5页
为了提高动态数据集上模糊关联分类器(FAC)的建模效率,提出了一种基于演进向量量化(eVQ)聚类的增量模糊关联分类方法。首先,采用eVQ聚类算法增量更新数量属性上的高斯隶属度函数参数;然后,扩展早剪枝更新(UWEP)算法,使之适用于增量挖掘... 为了提高动态数据集上模糊关联分类器(FAC)的建模效率,提出了一种基于演进向量量化(eVQ)聚类的增量模糊关联分类方法。首先,采用eVQ聚类算法增量更新数量属性上的高斯隶属度函数参数;然后,扩展早剪枝更新(UWEP)算法,使之适用于增量挖掘模糊频繁项;最后,以模糊相关度(FCORR)和分类规则前件长度为度量方式裁剪并更新模糊关联分类规则库。在4个UCI标准数据集上的实验结果表明,与批量模糊关联分类建模方法相比,所提方法能够在保证分类精度和解释性的前提下,减少模糊关联分类器的训练时间;基于eVQ的高斯隶属度函数的增量更新有助于提高动态数据集上模糊关联分类器的分类精度。 展开更多
关键词 增量学习 模糊关联分类 演进向量量化聚类 早剪枝更新 高斯隶属度函数
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