基于多目标进化算法的高维模糊分类系统的设计 被引量：11

1

作者 张永 吴晓蓓 +1 位作者 向峥嵘 胡维礼 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期210-215,共6页

提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折中的高维模糊分类系统的设计方法。该方法由以下三步组成:(1)利用Simba算法进行特征变量选择;(2)采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;(3)利用匹茨堡型实数编码的多目标遗传算法对初始模糊... 提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折中的高维模糊分类系统的设计方法。该方法由以下三步组成:(1)利用Simba算法进行特征变量选择;(2)采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;(3)利用匹茨堡型实数编码的多目标遗传算法对初始模糊模型的结构和参数进行学习。基于NSGA-Ⅱ算法的目标函数同时考虑模型的精确性和解释性;为提高模型的解释性,在多目标进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简。利用该方法对Wine等问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 模糊分类系统 特征变量选择 模糊聚类 PARETO最优解 遗传算法 解释性

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基于模糊聚类和遗传算法的具备解释性和精确性的模糊分类系统设计 被引量：8

2

作者 邢宗义 张永 +1 位作者 侯远龙 贾利民 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期83-88,共6页

提出一种基于模糊聚类和遗传算法的模糊分类系统的设计方法.首先定义了模糊分类系统的精确性指标,给出解释性的必要条件.然后利用聚类有效性分析确定模糊规则数目,利用模糊聚类算法辨识初始的模糊分类系统.随后利用模糊集合相似性分析... 提出一种基于模糊聚类和遗传算法的模糊分类系统的设计方法.首先定义了模糊分类系统的精确性指标,给出解释性的必要条件.然后利用聚类有效性分析确定模糊规则数目,利用模糊聚类算法辨识初始的模糊分类系统.随后利用模糊集合相似性分析与融合对初始的模糊分类系统进行约简,提高其解释性;利用遗传算法对约简后的模糊分类系统进行优化,提高其精确性,该过程反复迭代直至满足中止条件.最后利用该方法进行Iris数据样本分类,仿真结果验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 模糊分类系统 模糊聚类 遗传算法 解释性 精确性

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基于多目标遗传算法的模糊分类系统设计 被引量：7

3

作者 邢宗义 侯远龙 贾利民 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期725-731,共7页

提出了一种基于多目标遗传算法的模糊建模方法,实现了具备最大分类精度、最少特征变量和模糊规则数目的模糊分类系统的设计.首先,为缓解维数灾难问题,采用多目标遗传算法进行特征变量的选择和论域的模糊划分,构造基于栅格划分的初始模... 提出了一种基于多目标遗传算法的模糊建模方法,实现了具备最大分类精度、最少特征变量和模糊规则数目的模糊分类系统的设计.首先,为缓解维数灾难问题,采用多目标遗传算法进行特征变量的选择和论域的模糊划分,构造基于栅格划分的初始模糊分类系统.然后为减少规则数目,提高模糊系统的解释性,采用遗传算法进行规则选择,得到具备较少规则数目的精简模糊分类系统.最后为提高精确性,采用约束遗传算法对精简模糊分类系统进行整体优化,在解释性不变的前提下,提高模糊分类系统的精确性.Iris和W ine分类系统的仿真,验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 模糊分类系统 多目标遗传算法 特征变量选择 模糊划分

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复杂模糊分类系统的协同进化设计方法 被引量：3

4

作者 张永 吴晓蓓 +1 位作者 向峥嵘 胡维礼 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期32-38,共7页

提出一种基于协同进化算法的复杂模糊分类系统的设计方法．该方法由以下3步组成:1)利用Simba算法进行特征变量选择;2)采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;3)利用协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数的优化．协同进化算... 提出一种基于协同进化算法的复杂模糊分类系统的设计方法．该方法由以下3步组成:1)利用Simba算法进行特征变量选择;2)采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;3)利用协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数的优化．协同进化算法由三类种群组成;规则数种群,规则前件种群和隶属函数种群;其适应度函数同时考虑模型的精确性和解释性,采用三类种群合作计算的策略．利用该方法对多个典型问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性． 展开更多

关键词 模糊分类系统 特征变量选择 协同进化算法 解释性

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基于决策树和遗传算法的模糊分类系统设计 被引量：3

5

作者 张永 吴晓蓓 +1 位作者 向峥嵘 胡维礼 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第S1期23-26,共4页

提出一种基于决策树初始化和遗传算法优化的模糊分类系统的设计方法.该方法首先采用分类和递归树(CART)算法进行决策树的生长,树的修剪过程简化了初始决策树;然后,把修剪后的决策树转化为模糊模型,利用匹茨堡型实数编码的遗传算法优化... 提出一种基于决策树初始化和遗传算法优化的模糊分类系统的设计方法.该方法首先采用分类和递归树(CART)算法进行决策树的生长,树的修剪过程简化了初始决策树;然后,把修剪后的决策树转化为模糊模型,利用匹茨堡型实数编码的遗传算法优化该模糊模型.为了提高模型的解释性,在遗传算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.最后利用该方法对Iris问题进行研究,仿真结果验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 模糊分类系统 决策树 分类和递归树算法 遗传算法 解释性

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基于Pareto协同进化算法的高维模糊分类系统设计 被引量：2

6

作者 张永 吴晓蓓 +2 位作者 张宏 徐志良 胡维礼 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期626-631,共6页

提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法.该方法首先利用Simba算法进行特征变量选择,然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,最后利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数优... 提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法.该方法首先利用Simba算法进行特征变量选择,然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,最后利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数优化.其中,Pareto协同进化算法采用了一种新的基于非支配排序的多种群合作策略.为提高模型的解释性,在Pareto协同进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.利用该方法对Wine典型问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性. 展开更多

关键词 模糊分类系统 模糊聚类 PARETO解 协同进化算法 解释性

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一种用于纤维增强复合材料微观结构图像目标识别的改进模糊分类系统建模方法 被引量：1

7

作者 万永菁 林家骏 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期417-421,共5页

提出了一种改进的模糊分类系统的建模方法,采用模糊C均值聚类完成初始模糊分类系统的设计。提出改进的模糊规则置信度计算方法,对隶属函数和模糊规则相似度进行检测,剔除模糊规则中的冗余信息,利用遗传算法进行模糊分类系统的优化,提高... 提出了一种改进的模糊分类系统的建模方法,采用模糊C均值聚类完成初始模糊分类系统的设计。提出改进的模糊规则置信度计算方法,对隶属函数和模糊规则相似度进行检测,剔除模糊规则中的冗余信息,利用遗传算法进行模糊分类系统的优化,提高系统的精确性和解释性。仿真结果证明了方法的有效性,对纤维图像的分类结果显示,该方法能获得与手工分类基本一致的分类结果。 展开更多

关键词 模糊分类系统 隶属函数 模糊规则 遗传算法 纤维图像

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模糊分类系统的邻域原理设计算法

8

作者 刘华富 张文生 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第17期4065-4067,4115,共4页

使用支持向量机算法直接求海量数据的模糊分类系统是相当困难的。为了解决这个问题,提出了基于邻域原理设计模糊分类系统的方法。将支持向量机的理论建立在距离空间上,设计出了计算支持向量的邻域算法;利用所求的支持向量,基于平分最近... 使用支持向量机算法直接求海量数据的模糊分类系统是相当困难的。为了解决这个问题,提出了基于邻域原理设计模糊分类系统的方法。将支持向量机的理论建立在距离空间上,设计出了计算支持向量的邻域算法;利用所求的支持向量,基于平分最近点方法设计出了求分类超平面的算法,求出模糊分类系统,该算法优于基于支持向量机直接求模糊分类系统的方法。实验结果说明,该方法可有效地解决对海量数据的模糊分类系统的设计问题。 展开更多

关键词 邻域原理 支持向量 支持向量机算法 模糊分类系统 海量数据

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基于海量样本的模糊分类系统的设计

9

作者 刘华富 张文生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第11期209-212,共4页

使用支持向量机理论直接求海量数据的模糊分类系统是比较困难的。为了解决这个问题,该文提出了基于邻域原理计算支持向量,利用支持向量求出分类超平面,再设计模糊分类系统的方法。实验结果表明,该方法可以有效地解决对海量数据的模糊分... 使用支持向量机理论直接求海量数据的模糊分类系统是比较困难的。为了解决这个问题,该文提出了基于邻域原理计算支持向量,利用支持向量求出分类超平面,再设计模糊分类系统的方法。实验结果表明,该方法可以有效地解决对海量数据的模糊分类系统的设计问题。 展开更多

关键词 邻域原理 支持向量 模糊分类系统

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基于SA的模糊分类系统在数据挖掘中的应用

10

作者 郑晓月 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第15期3483-3486,共4页

为了找到模糊分类规则的优化集,以改善与数据挖掘中分类问题有关的数据探索与开拓的性能,提出了在分类问题中利用模拟退火(SA)技术。对构建模糊分类器的SA元启发搜索机制进行了研究,该搜索机制能够从输入数据集中抽取精确的模糊if-then... 为了找到模糊分类规则的优化集,以改善与数据挖掘中分类问题有关的数据探索与开拓的性能,提出了在分类问题中利用模拟退火(SA)技术。对构建模糊分类器的SA元启发搜索机制进行了研究,该搜索机制能够从输入数据集中抽取精确的模糊if-then规则。在UCI数据集上用计算机进行了模拟,实验结果表明了基于模拟退火的模糊分类系统对于分类输入向量的鲁棒性。 展开更多

关键词 模糊分类系统 模拟退火 模糊分类器 模糊规则抽取 鲁棒性 数据挖掘

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基于QPSO的模糊分类系统优化设计 被引量：1

11

作者 诸云晖 孙俊 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第10期89-91,共3页

提出了构建模糊分类系统的有效方法。通过量子位选择的方法对初始的模糊规则进行优化,减少种群规模、提高全局搜索能力,且可以大幅缩短训练时间,达到快速收敛、有效分类的目的。为了优化模糊分类空间和减少模糊规则数目,提出了量子行为... 提出了构建模糊分类系统的有效方法。通过量子位选择的方法对初始的模糊规则进行优化,减少种群规模、提高全局搜索能力,且可以大幅缩短训练时间,达到快速收敛、有效分类的目的。为了优化模糊分类空间和减少模糊规则数目,提出了量子行为粒子群优化(QPSO)算法,提高初始模糊分类系统的性能。实验结果证明:优化方法较之其他方法更有效率,准确率更高。 展开更多

关键词 模糊分类系统 模糊规则 量子进化 量子行为粒子群优化

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基于Pareto多目标遗传算法的模糊系统设计 被引量：4

12

作者 张永 吴晓蓓 +2 位作者 徐志良 黄成 胡维礼 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期430-434,共5页

提出一种基于Pareto多目标遗传算法生成一组精确性和解释性较好折衷模糊系统的方法。该方法采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,利用匹茨堡型实数编码的遗传算法对初始模糊模型的结构和参数进行优化,基于NSGA-Ⅱ算法的目标函数同时考... 提出一种基于Pareto多目标遗传算法生成一组精确性和解释性较好折衷模糊系统的方法。该方法采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,利用匹茨堡型实数编码的遗传算法对初始模糊模型的结构和参数进行优化,基于NSGA-Ⅱ算法的目标函数同时考虑模型的精确性和解释性;最后,在算法中利用基于相似性的模型简化方法约简模糊系统。利用该方法对两个Benchmark系统进行建模,仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 TS模糊模型 模糊分类系统 模糊聚类 遗传算法 解释性

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基于多种群量子进化的区间二型模糊规则挖掘算法 被引量：7

13

作者 钱小毅 张宇献 +1 位作者 张志峰 王建辉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期32-42,共11页

利用智能优化算法挖掘模糊分类规则能够解决模糊前件参数和无关项的组合优化问题,但也存在依赖初始规则以及更新过程无指导等缺陷,导致分类精度难以保证.为此,本文以二型模糊规则分类系统为框架,采用模糊聚类得到代表性样本并启发式的... 利用智能优化算法挖掘模糊分类规则能够解决模糊前件参数和无关项的组合优化问题,但也存在依赖初始规则以及更新过程无指导等缺陷,导致分类精度难以保证.为此,本文以二型模糊规则分类系统为框架,采用模糊聚类得到代表性样本并启发式的产生初始规则,以量子等位基因形式对规则进行编码生成多初始种群,根据基因的优良性,以变尺度变异操作实现等位基因的指导性进化.在此基础上,利用矛盾规则重构机制,提高模糊规则分类系统的精度.将所提出算法与FH–GBML–IVFS–Amp算法和GAGRAD算法进行了分类精度对比,并在不同噪声水平下,与C4.5算法、朴素贝叶斯分类器和BP神经网络进行分类鲁棒性比较,实验结果表明所提出算法具有较好分类精度与鲁棒性. 展开更多

关键词 基于模糊规则的分类系统 量子进化算法 多种群量子编码 变尺度变异 矛盾规则重构

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基于多目标粒子群优化算法的短期电力负荷预测法 被引量：4

14

作者 冯丽 孔庆云 郭琳 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第S2期265-268,共4页

针对短期负荷预测的特点,提出一种基于多目标粒子群优化算法的短期电力负荷预测法。该算法充分利用了历史数据集的基本知识,利用多目标粒子群优化算法挑选出Pareto最优模式分类规则集,在考虑规则的分类准确性和可解释性的情况下,建立一... 针对短期负荷预测的特点,提出一种基于多目标粒子群优化算法的短期电力负荷预测法。该算法充分利用了历史数据集的基本知识,利用多目标粒子群优化算法挑选出Pareto最优模式分类规则集,在考虑规则的分类准确性和可解释性的情况下,建立一个基于模糊规则的电力负荷模式分类系统。在仿真试验表明此分类系统具有较好的分类性能,可为电力负荷预测提供更为充分有效的历史数据,从而改善其负荷预测性能。 展开更多

关键词 关联规则挖掘 模糊分类系统 多目标优化算法 粒子群优化 电力负荷预测

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基于知识规则挖掘的风电机组故障识别与解释性分析 被引量：3

15

作者 钱小毅 孙天贺 +1 位作者 王宝石 韩玥 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期379-385,共7页

针对传统风电机组故障识别方法精度难以保证且缺乏解释性的问题,提出一种以模糊规则分类系统为框架的风电机组故障识别与解释性分析方案。离线阶段通过启发式学习生成代表性故障规则,采用多种群量子进化算法实现故障规则寻优,提高对故... 针对传统风电机组故障识别方法精度难以保证且缺乏解释性的问题,提出一种以模糊规则分类系统为框架的风电机组故障识别与解释性分析方案。离线阶段通过启发式学习生成代表性故障规则,采用多种群量子进化算法实现故障规则寻优,提高对故障的识别精度;在线阶段定义近邻规则竞争策略,在此基础上提出基于故障规则后处理策略的故障解释性分析方案,实现潜在故障概率排序以及解释性的关键异常征兆表达。以兆瓦级风电机组常见的10种故障数据进行仿真分析。结果表明,所提方法可有效提高故障识别精度,同时提供可靠的故障解释性结果。 展开更多

关键词 风电机组 数据挖掘 故障诊断 模糊规则分类系统 故障概率 解释性分析

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