一种基于动态聚类的模糊分类规则的生成方法

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介绍了一种基于动态聚类的模糊分类规则的生成方法,这种方法能决定规则数目,隶属函数的位置及形状.首先,介绍了基于超圆锥体隶属函数的模糊分类规则的基本形式;然后,介绍动态聚类算法,该算法能将每一类训练模式动态的分为成簇,对于每簇,则建立一个模糊规则;通过调整隶属函数的斜度,来提高对训练模式分类识别率,达到对模糊分类规则进行优化调整的目的;用两个典型的数据集评测了这篇文章研究的方法,这种方法构成的分类系统在识别率与多层神经网络分类器相当,但训练时间远少于多层神经网络分类器的训练时间.
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