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加权模糊产生式规则的泛化能力研究
  • ISSN号:1671-1815
  • 期刊名称:《科学技术与工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]河北大学数学与计算机学院,保定071002
  • 相关基金:国家自然科学基会(60473045,60573069)资助
中文摘要:

为了提高模糊产生式规则的知识表示能力,人们在模糊产生式规则中引入了局权、全权、置信度等参数。视加权模糊规则中的权重等为可调的知识表示参数,首先研究这些知识表示参数与加权模糊规则的泛化能力之间的关系,然后提出了一种基于极大模糊熵原理的知识表示参数优化方法。在选定数据集上的仿真实验数据表明,提出的方法可以明显提高基于加权模糊产生式规则的专家推理系统的泛化能力。

英文摘要:

In order to improve the capability of knowledge representation of fuzzy production rules, several parameters such as local weight, global weight and certainty factor have been incorporated into the fuzzy production rules. Regarding the weights and certainty factors as adjustable parameters, firstly, the relationship between these adjustable parameters and the generalization capability is explored. Secondly, a new rule refinement scheme based on the well known fuzzy entropy maximization is proposed. Experimental results on a number of selected databases demonstrate the expected improvement of generalization capability of the FPR-based expert systems.

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期刊信息
  • 《科学技术与工程》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国技术经济学会
  • 主编:明廷华
  • 地址:北京市学院南路86号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:ste@periodicals.net.cn
  • 电话:010-62118920
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-1815
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4688/T
  • 邮发代号:2-734
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:29478