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结合模糊聚类和粗糙集提出了一种基于精简的模糊规则库分类算法。对于数值型样本数据,首先采用模糊聚类生成模糊规则库,然后运用粗糙集理论对样本属性进行约简,删除冗余规则,即可得到精简的模糊规则库,以方便进行分类决策。通过对IRIS的仿真测试表明,本算法所产生的模糊规则不仅简单易懂,而且分类效果很好。
一种基于精简的模糊规则库的分类算法
【摘 要】
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结合模糊聚类和粗糙集提出了一种基于精简的模糊规则库分类算法。对于数值型样本数据,首先采用模糊聚类生成模糊规则库,然后运用粗糙集理论对样本属性进行约简,删除冗余规则,
【机 构】
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中国地质大学管理学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2007年02期
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目(70273044)
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