模糊积分分类器中的自适应模糊测度

doi:10.3969/j.issn.1000-1565.2012.04.002

河北大学学报(自然科学版) ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (4): 342-348.DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2012.04.002

模糊积分分类器中的自适应模糊测度

李雪非¹,顾志华¹,冯慧敏²

1.河北农业大学理学院,河北保定,071001； 2.河北大学数学与计算机学院,河北保定,071002

出版日期:2012-07-25 发布日期:2012-07-25
基金资助:
河北农业大学非生命学科和新兴学科科研基金，河北省教育厅科学技术研究计划项目，河北省自然科学基金资助项目

Self-adaptive fuzzy measure for fuzzy integrals classifiers

LI Xue-fei¹,GU Zhi-hua¹,FENG Hui-min²

Online:2012-07-25 Published:2012-07-25

摘要/Abstract

摘要： 与其他分类器相比较,模糊积分分类器具有可以表示特征属性间交互作用的特性.确定合适的模糊测度是其关键因素之一.模糊测度的确定方法主要有2种:专家给定和从历史数据学习获得.由于模糊测度自身的复杂性,模糊测度主要是从数据中学习得到.为了能够更好地利用特征属性在样例空间体现出的局部特征,提出了一种用人工神经网络实现自适应模糊测度的方法.使得模糊测度可以随着输入样例的不同而变化,及时反映出在对样例进行分类过程中各特征属性的重要性和属性间的交互作用的不同,从而提高分类性能.实验证明该方法有效,可行.

关键词: 模糊积分, 模糊测度, 分类器, 交互作用, 人工神经网络

中图分类号:

李雪非,顾志华,冯慧敏. 模糊积分分类器中的自适应模糊测度[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2012, 32(4): 342-348.

LI Xue-fei,GU Zhi-hua,FENG Hui-min. Self-adaptive fuzzy measure for fuzzy integrals classifiers[J]. Journal of Hebei University (Natural Science Edition), 2012, 32(4): 342-348.

参考文献

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Self-adaptive fuzzy measure for fuzzy integrals classifiers

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