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基于聚类分析的模糊分类系统构造方法 总被引:16,自引:0,他引:16
提出一种新的利用样本数据构造模糊分类系统的方法.首先对每一类样本进行聚类分析,提出一种自适应确定各类别聚类数目的迭代算法,从而实现对特征空间的划分.然后对每个特征子空间产生一条模糊规则,将所有的规则组合在一起形成初始模糊分类系统,并对该系统进行结构简化和参数优化,在系统结构尽可能简单的前提下,进一步提高系统的分类性能.最后利用该方法对二维特征空间的两类样本和Iris数据样本进行分类.仿真结果表明,该方法能利用较少的模糊分类规则达到较高的识别率. 相似文献
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数据融合的模糊模型和算法研究 总被引:17,自引:2,他引:17
提出了一种数据融合的模糊模型和算法。该模型定义了容许函数对传感器输出信息的一致性进行度量,利用模糊测度对参与融合的传感器组的可靠性进行度量,使最终的融合结果是尽量可靠的传感器组提供的一致性较好的数据的综合。该方法既能有效的处理冲突信息和传感器故障产生的错误信息,同时又保证了融合结果的精确性和可靠性,具有良好的容错性和稳健性。既可用于信号层融合,又可用于决策层融合。仿真结果表明,融合方法令人满意。 相似文献
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基于证据理论的多分类器集成方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于证据理论的多分类器集成方法。该方法首先对分类器输出的抽象层信息进行不确定性表征,即对输出证据的基本概率分配进行赋值,然后,利用证据组合规则对多分类器进行集成,并针对语气组合中“焦元爆炸”的问题,推导了一种快速算法。使信息复杂度和计算复杂度大大降低低。该方法将对往设计一个性能优良的高维输入分为器的问题转化为设计多个性能较优的低维分类器,较好的解决了高维特征空间的判分问题和高可靠性分类器的设计问题,最后将此算法应用于字符识别,结果令人满意。 相似文献
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