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广义模糊模型的协同进化方法研究
引用本文:刘建成,蒋新华,吴今培. 广义模糊模型的协同进化方法研究[J]. 计算机学报, 2006, 29(3): 423-430
作者姓名:刘建成  蒋新华  吴今培
作者单位:中南大学信息科学与工程学院,长沙,410075;中南大学信息科学与工程学院,长沙,410075;中南大学信息科学与工程学院,长沙,410075
基金项目:浙江省湖州市自然科学基金;湖南省科技攻关项目
摘    要:在系统分析不同类型模糊模型的统一性描述及其待学习参数的特征分类基础上,提出了基于协作共同进化的广义模糊模型(COOPCE—GFM),论述了所涉及的相关问题,包括种群的编码及其不同的进化计算、各种群个体的合作及其适应值评估策略、模型的后件参数估计方法.COOPCE-GFM采用的两种群兆同进化以及灵活的二维和分层树状结构编码方式决定了其可学习各类模糊模型.该方法的另一个特点是对对象的先验知识要求少,文中分别用函数近似和分类问题为例说明其有效性.

关 键 词:广义模糊模型  协同进化  进化计算  种群编码
收稿时间:2004-10-11
修稿时间:2004-10-112005-12-07

Generalized Fuzzy Model Based on Cooperative Coevolution
LIU Jian-Cheng,JIANG Xin-Hua,WU Jin-Pei. Generalized Fuzzy Model Based on Cooperative Coevolution[J]. Chinese Journal of Computers, 2006, 29(3): 423-430
Authors:LIU Jian-Cheng  JIANG Xin-Hua  WU Jin-Pei
Affiliation:School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410075
Abstract:
Keywords:generalized fuzzy model   cooperative coevolution   evolution computation  species encoding
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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