一种基于超盒表示的规则提取方法

被引：1

作者：

陈曦

靳东明

李志坚

机构：

[1] 清华大学微电子学研究所

[2] 清华大学微电子学研究所北京l

[3] 北京l

来源：

电子学报 | 2002年 / 09期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

模式分类; 模糊规则; 规则提取; 超盒;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出一种从训练样本提取基于超盒表示的模糊规则的方法,用于模式分类.这种方法把模式空间划分成模糊超盒,作为模糊规则的前件,规则的后件是相应的类别名称,同时给出每一条模糊规则的置信度.模糊分类规则从训练样本通过学习算法提取.规则提取方法可以分为,对于单个训练模式进行规则前件和后件的局部在线学习,和对于全部训练模式进行循环学习.实验显示规则提取的过程,说明通过这种方法能够获得有效的模式分类规则.

引用

页码：1379 / 1383

页数：5