面向噪声数据的强化模糊规则模型及实现

摘要：

针对强化模糊规则模型抗噪性能较差的问题,提出了基于中智模糊聚类的强化模糊规则(reinforced rule-based fuzzy model based on neutrosophic C-means clustering,NCM-RRbF)模型.首先将中智模糊集与模糊C均值方法相结合,得到中智模糊聚类算法(neutrosophic C-means clustering,NCM).然后通过将NCM方法用于强化模糊规则(reinforced rule-based fuzzy,RRbF)模型的初始规则生成,将基于背景的模糊聚类(context fuzzy C-means clustering,CFCM)方法用于RRbF模型的新规则生成,从而得到NCM-RRbF模型.该模型具有良好的降噪效果,适用于具有边界数据点和噪声数据点的聚类问题.通过对人工数据集及真实数据集添加不同噪声强度的高斯白噪声进行系统性实验,充分表明了所提出模型对于含有噪声和边界点的数据场景具有显著的逼近性能和良好的抗噪能力.

关键词：模糊规则、中智模糊聚类、基于背景的模糊聚类、加权最小二乘方法

所属期刊栏目：12

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1815-1826