基于AFS理论的加权模糊分类器

被引：3

作者：

张燕丽 ^{[1
,2
]}

刘晓东 ^{[1
]}

机构：

[1] 大连理工大学信息与控制中心

[2] 沈阳师范大学软件学院

来源：

小型微型计算机系统 | 2009年 / 30卷 / 10期

关键词：

模糊集; AFS结构; AFS代数; 分类分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

本文提出了基于AFS(Axiomatic fuzzy set)理论的加权模糊分类算法,与其他算法比较:该算法主要通过模糊概念及其逻辑运算求出训练样本的模糊描述,从而得出每类特征的模糊集,然后用这些具有确切语义的模糊集来确定每个测试样本归属的类.该算法规避了其它模糊分类算法涉及的复杂优化、参数设置以及收敛性等问题.通过在著名数据集-Iris、Wine上的测试表明该算法适用于各种数据类型并且实用、高效.

引用

页码：2005 / 2009

页数：5