控制理论与应用
控製理論與應用
공제이론여응용
CONTROL THEORY & APPLICATIONS
2002年
1期
131-134
,共4页
模糊感知器%模糊积分%模糊密度
模糊感知器%模糊積分%模糊密度
모호감지기%모호적분%모호밀도
隶属函数应能客观反映模式的不确定性分布情况,模糊神经分类器中为每个输入特征划分相同数量的模糊变量显然是不合理的.针对这一问题,根据模糊积分的思想,本文通过分析隶属函数的变化曲线来确定模糊密度,以此为依据为输入特征划分合适的模糊变量,并以Iris数据集为例验证了该方法的有效性.
隸屬函數應能客觀反映模式的不確定性分佈情況,模糊神經分類器中為每箇輸入特徵劃分相同數量的模糊變量顯然是不閤理的.針對這一問題,根據模糊積分的思想,本文通過分析隸屬函數的變化麯線來確定模糊密度,以此為依據為輸入特徵劃分閤適的模糊變量,併以Iris數據集為例驗證瞭該方法的有效性.
대속함수응능객관반영모식적불학정성분포정황,모호신경분류기중위매개수입특정화분상동수량적모호변량현연시불합리적.침대저일문제,근거모호적분적사상,본문통과분석대속함수적변화곡선래학정모호밀도,이차위의거위수입특정화분합괄적모호변량,병이Iris수거집위례험증료해방법적유효성.
