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基于-2e76烟花算法的模糊分类系统设计
第 卷 第 期 计 算 机 工 程 年 月 开发研究与工程应用 文章编号 文献标志码 中图分类号 基于 烟花算法的模糊分类系统设计 罗 勇郭雅默刘 冲 郑州大学 电气工程学院郑州 摘 要 为提高模糊模型的精确性利用烟花算法并结合 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 最优解集的概念对子代进行评估和选择 对 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 中文引用格式罗 勇郭雅默刘 冲基于 烟花算法的模糊分类系统设计计算机工程 英文引用格式 想 或神经模糊结构 来建立模糊系统 概述 烟花算法是模拟烟花在空中的爆炸过程而提出 模糊模型利用符合人们思维习惯的模糊规则来 的一种新的群智能算法 具有较快的收敛速度和 阐述系统的内部机理具有较好的解释性能 解释 较好的全局寻优能力 文献 将烟花算法应用到 性是模糊模型区别于神经网络等其他模型的一个重 多目标油作物生产过程的研究中实验结果证明该 要特性 然而模糊模型的主要缺点是精确性差 算法能够较好地处理多目标问题 为了建立能够准确模拟实际系统的模糊模型一些 本文利用烟花算法并结合 最优解集的概 学者采用神经网络 或遗传算法 学习模型的结构 念来解决模糊系统的解释性和精确性问题 采用一 和参数提高模型的精确性 然而这些算法往往采 种新的模糊建模方法即首先通过模糊聚类方法建 用了较多的规则和集合使模型结构变得复杂难以 立初始模型然后利用烟花算法对初始模型的参数 理解失去了解释性 为了能够同时优化模糊模型
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