一种改进的基于模糊案例推理方法及其在分类中的应用

摘要：

针对基于特征权值的相似性模型在相似案例搜索上的局限性,通过汲取模糊规则在捕获领域知识上的有效性和灵活性,提出了一种改进的基于模糊案例推理方法.首先通过确定特征变量取值区间及对特征区间的模糊划分,直接从数据中学习规则;然后计算启动强度并合并规则得到分类器;最后通过计算类别强度,实现对未知案例的分类.3组UCI标准数据集上的实验结果表明,此方法不仅学习时间短,而且可以利用更少的样本获得更好的分类效果.

关键词：相似性、基于模糊案例推理方法、模糊规则、分类

所属期刊栏目：39

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2016-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：578-582