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江苏省博士后科研资助计划项目(0702027B)

作品数：1 被引量：2H指数：1
相关作者：张永徐志良胡维礼张宏吴晓蓓更多>>
相关机构：南京理工大学更多>>
发文基金：江苏省博士后科研资助计划项目江苏省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇会议论文
  • 1篇期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇模糊分类系统
  • 3篇模糊聚类
  • 3篇解释性
  • 3篇聚类
  • 2篇遗传算法
  • 2篇协同进化
  • 2篇协同进化算法
  • 2篇进化算法
  • 1篇多目标遗传算...
  • 1篇最优解
  • 1篇模糊系统
  • 1篇高维
  • 1篇PARETO
  • 1篇PARETO...
  • 1篇PARETO...
  • 1篇PARETO...

机构

  • 3篇南京理工大学

作者

  • 3篇吴晓蓓
  • 3篇徐志良
  • 3篇张永
  • 2篇黄成
  • 1篇张宏
  • 1篇胡维礼

传媒

  • 1篇东南大学学报...

年份

  • 1篇2011
  • 2篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于Pareto协同进化算法的高维模糊分类系统设计被引量：2
2008年
提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法.该方法首先利用Simba算法进行特征变量选择,然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,最后利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数优化.其中,Pareto协同进化算法采用了一种新的基于非支配排序的多种群合作策略.为提高模型的解释性,在Pareto协同进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.利用该方法对Wine典型问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性.
张永吴晓蓓张宏徐志良胡维礼
关键词：模糊分类系统模糊聚类PARETO解协同进化算法解释性
基于混合协同进化算法的模糊系统构建方法研究
提出一种基于混合协同进化算法的模糊分类系统的设计方法.该方法由以下三步组成:（1）利用Simba算法和模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;（2）采用Michigan型算法获得一系列优化的模糊规则;（3）利用Pittsburg...
张永黄成徐志良吴晓蓓
关键词：模糊分类系统模糊聚类遗传算法协同进化算法解释性
文献传递
基于多目标遗传算法的高维模糊分类系统的设计
提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法。首先利用Simba算法进行特征变量选择;然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;最后利用多目标遗传算法对初始模糊模型的结构和参数进行学习。利用该方...
张永吴晓蓓徐志良黄成
关键词：模糊分类系统模糊聚类PARETO最优解遗传算法解释性
文献传递
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