模糊规则提取相关论文
本文对特征选择进行了详细研究，主要集中在特征子集的搜索算法和特征的评价标准上。对于大脑胶质瘤数据集，采用了SVM-BFS算法，该算......
概念学习方法是归纳学习的核心问题,指学习已知类别的训练样本。随着规则提取在专家系统、模式识别、图像处理、语音识别等领域的......
许多工业生产存在非线性、时变性、维数高的等不确定性特点，因此较难用传统的建模方法进行精确地描述。为构造一个合理的、可追踪的......
热轧带钢层流冷却过程是通过层流冷却装置将带钢按照工艺要求从终轧温度冷却到相变后的卷取温度，最终获得性能良好的热轧带钢产品。......
分类以及属性选择问题是模式识别和机器学习等领域的重要研究内容。分类是通过对已经确定类别的数据进行分析建模,然后根据所建立......
根据模糊子集之间的重叠性,合并模糊子集.达到简化模糊系统,减少模糊规则数的目的;使用遗传算法提取模糊规则和优化模糊子集的隶属......
给出了一种预测混沌时间序列的模糊神经网络及其学习方法,给出的方法能直接从数据中提取模糊规则,经过优化得到最佳模糊规则库,并......
使用模糊神经网络提取易于理解的“IF-THEN”模糊规则,并用于亚苄丙二腈类衍生物活性的预测,结果较好。
The fuzzy neural networ......
提出了一种基于径向基函数神经网络(RBF网络)的模糊规则提取的新方法。该方法快速、有 效且提取的规则清晰。得到的模糊神经网络可......
提出基于多维时间序列模糊聚类与模糊规则提取技术相结合的模糊分类系统,将其应用于信用评价研究.该方法利用投影寻踪技术对多维时......
基于模糊决策信息系统,借助于模糊相容关系,寻找各属性的相容类,将模糊信息系统转化为模糊目标信息系统,再通过区分矩阵对基于模糊......
给出使机器人处于最优运动状态的运动参数.采用模糊神经网络结合常规PD控制器的方法来进行机器人的运动控制,提出了提取模糊规则的......
提出了一种新的模糊规则提取方法,该方法先采用基于山峰函数的减法聚类法自适应地确定初始的聚类中心,然后由此构造动态自组织神经......
为解决经典Wang-Mendel方法提取模糊规则时得到的规则数目较多的问题,该文提出一个融合自组织映射（SOM）网络和Wang-Mendel方法的规则......
提出了一种基于改进的模糊 C 均值聚类的模糊规则提取方法。然后基于所提取的模糊规则给出了一种分类算法,并利用 IRIS 数据对此分......
提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的腿轮式机器人轨迹跟踪控制方法.在利用常规PD控制器提取初始模糊规则的基础上,利用专家经验对......
新型干法水泥工艺是当前水泥行业的发展方向和必然趋势,预分解技术是其采用的核心技术之一,分解炉是实现预分解技术的核心设备,其......
高维不确定性数据的规则提取和高维非平衡数据的分类问题是当代信息技术领域面临的重要挑战。属性约简作为一种常用的降维手段,是......
分类是许多研究领域的关键问题，模糊规则的提取质量对分类器的性能又有着极大影响．所提取的规则不仅在分类能力上要达到最优，同时在规......
分类问题是模式识别和机器学习的重要研究内容之一,现已经广泛应用到了工业、商业和科研等领域。基于模糊规则的分类算法有着分类......
热轧带钢的层流冷却过程是通过控制喷在带钢上的冷却水流量与速率,使带钢从终轧温度按一定温降速率冷却到卷取温度,从而获得性能良......
目的 构造基于FAM(fuzzyassociatememorizer)神经网络的药物液相色谱流动相推荐系统。方法 将径向基函数神经网络引入色谱专家系......
