基于Pareto烟花算法的模糊分类系统设计

摘要：

为提高模糊模型的精确性,利用烟花算法并结合Pareto最优解集的概念,提出一种模糊建模方法.采用模糊聚类方式构建初始模糊模型,使用烟花算法对模型的结构和参数进行优化学习.在每次迭代运算过程中,通过快速非支配排序算法和Pareto最优解集的概念对子代进行评估和选择.对Wine数据样本集进行仿真实验,结果表明,该方法能够在保证较高分类精度的前提下,建立结构简单、易于理解的模糊分类系统.

关键词：模糊系统、烟花算法、模糊聚类、解释性、精确性、模式识别

所属期刊栏目：43

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省重点科技攻关计划项目152102210036;河南省产学研合作项目152107000058;河南省青年骨干教师项目2015GGJS-148

在线出版日期：2017-05-10（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：304-307,316