基于相似度的三角模糊数Fisher线性判别分析

摘要：

针对三角模糊数的分类问题,构建基于相似性度量的Fisher线性判别分析模型.该模型是经典Fisher线性判别分析模型的推广,其利用三角模糊数的相似度刻画类内离散程度,根据三角模糊数的距离量化类与类之间的离散程度,同时寻找一个方向向量,使投影到该向量模糊数据的类间离散程度与类内离散程度之比最大.实例分析结果表明,该分类模型在胃病诊断方面具有有效性和适用性.

关键词：Fisher线性判别分析、三角模糊数、相似度、离散程度、分类

所属期刊栏目：44

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金11261044

在线出版日期：2018-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：38-42,47