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一种基于超盒表示的规则提取方法
引用本文:陈曦,靳东明,李志坚. 一种基于超盒表示的规则提取方法[J]. 电子学报, 2002, 30(9): 1379-1383
作者姓名:陈曦  靳东明  李志坚
作者单位:清华大学微电子学研究所,北京 100084
基金项目:高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(No.98000338)
摘    要:提出一种从训练样本提取基于超盒表示的模糊规则的方法,用于模式分类.这种方法把模式空间划分成模糊超盒,作为模糊规则的前件,规则的后件是相应的类别名称,同时给出每一条模糊规则的置信度.模糊分类规则从训练样本通过学习算法提取.规则提取方法可以分为,对于单个训练模式进行规则前件和后件的局部在线学习,和对于全部训练模式进行循环学习.实验显示规则提取的过程,说明通过这种方法能够获得有效的模式分类规则.

关 键 词:模式分类  模糊规则  规则提取  超盒  
文章编号:0372-2112(2002)09-1379-05

A Method for Rule Extraction Based on Hyper-Box Representation
CHEN Xi,JIN Dong-ming,LI Zhi-jian. A Method for Rule Extraction Based on Hyper-Box Representation[J]. Acta Electronica Sinica, 2002, 30(9): 1379-1383
Authors:CHEN Xi  JIN Dong-ming  LI Zhi-jian
Affiliation:Institute of Microelectronics Tsinghua University,Beijing 100084,China
Abstract:In this paper,we discuss a new method for rule extraction based on hyper-box representation.The method is deducted from the MRCC model,used for pattern classification.The method partitions the pattern space with multi-dimensional fuzzy hyper-boxes , and assigns a class label with certainty degree for each variable fuzzy region. These rules are extracted from numerical data through a recursive learning procedure. Experiment shows the efficiency of rule extraction procedure.
Keywords:pattern classification  fuzzy rule-based classifier  rule generation  hyper-box
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