【摘 要】
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置信规则库(BRB)专家系统参数的精确度对BRB系统的建模性能至关重要.约束调整策略是为了使其规则权重、前提属性权重和置信度等参数在0到1之间合理变化,以提高参数精确度.目前,在提高BRB专家系统建模性能的研究上,利用参数优化的方法较多,但对约束调整策略的研究相对较少.为此,提出一种自适应的约束调整策略(ACAS),以提高BRB专家系统的建模性能.此外,为进一步提高BRB专家系统的性能,提出一种基于自适应步长更新策略(ASSUS)的人群搜索算法(SOA)优化BRB参数.通过打孔水松纸透气度检测实验,验证了
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学机电工程学院,云南昆明650500
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置信规则库(BRB)专家系统参数的精确度对BRB系统的建模性能至关重要.约束调整策略是为了使其规则权重、前提属性权重和置信度等参数在0到1之间合理变化,以提高参数精确度.目前,在提高BRB专家系统建模性能的研究上,利用参数优化的方法较多,但对约束调整策略的研究相对较少.为此,提出一种自适应的约束调整策略(ACAS),以提高BRB专家系统的建模性能.此外,为进一步提高BRB专家系统的性能,提出一种基于自适应步长更新策略(ASSUS)的人群搜索算法(SOA)优化BRB参数.通过打孔水松纸透气度检测实验,验证了所提自适应约束调整策略和步长更新策略的有效性.
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