一种新的模糊决策树算法 ——基于加权毕达哥拉斯模糊熵

传统的模糊决策树虽然可以从模糊数据中抽取模糊分类规则,但只能获取节点的隶属度信息,无法得出样本数据对于节点的非隶属度和犹豫度信息,导致数据分类的准确率不高。针对此,基于毕达哥拉斯模糊集理论,提出了一种新的加权毕达哥拉斯模糊决策树算法（Weighted Pythagorean Fuzzy Decision Tree,WPFDT）。首先,通过改进的K-means聚类算法得到连续属性数据的聚类中心,并结合三角模糊数对连续数据进行模糊处理;其次,定义并计算每一个属性的加权毕达哥拉斯模糊熵,选择加权毕达哥拉斯模糊熵最小的属性作为决策树根节点,在根节点下递归选择模糊熵最小的属性作为分裂节点,同时通过阈值控制树的规模,得到从根节点到叶子节点路径的模糊规则以及模糊规则的隶属度、非隶属度以及犹豫度,并完成预测分类,直至生成WPFDT模型;最后,选取UCI上的3个医学数据集（Haberman、Breast Cancer、Parkinson）进行实验,在分类准确率和得出模糊规则的数量与3种传统决策树算法（模糊ID3算法、C4.5算法、CART算法）比较,实验结果表明：WPFDT在分类精度和树大小上都优于其他传统决策树算法,并且有较高的召回率和精确率。     

基于粗集的模糊聚类方法和结果评估

粗集的决策表的属性包括定量属性和定性属性,针对这种情况,根据一种对象的相似性度量方法,使用模糊聚类方法对粗集对象进行模糊聚类,对聚类结果进行了评估(根据这种聚类方法得到的结果和实际的分类结果进行比较)．在这种相似性度量方法基础上,证明了粗集的等价关系可以被转化为模糊等价矩阵．基于粗集的聚类步骤如下：首先,一个粗集等价关系都可以转化为一个模糊相似矩阵,其次,转化成一个模糊等价矩阵,最后,进行模糊聚类．对此方法进行了实验,并对实验的结果进行评估．实验结果说明了这种方法的简单高效．     

基于模糊规则的随机缺失属性值数据分类算法

针对缺失属性值数据分类算法中模型分类精度和泛化能力低的问题, 提出一种基于模糊规则的缺失属性值数据分类算法, 即“循环 接收”模型. 该算法不需要对缺失属性值数据进行插补运算, 可直接对该数据集进行分类. 对UCI公开数据集进行模拟仿真实验, 实验结果表明, “循环 接收”模型与其他算法相比具有更高的分类精度和泛化能力.     

1种基于密歇根编码的模糊分类系统设计方法

兼顾模糊系统精确性和解释性,提出1种基于遗传算法的模糊分类系统设计方法.该算法在考虑模糊分类系统解释性的前提下,基于数据样本构建完整的规则集,并采用密歇根编码方式优化规则集和隶属函数参数,在保证系统解释性的同时提高了系统的精确性,仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

一种基于模糊C均值的新分类算法

以两种初始化类中心的选择算法为基础, 对传统聚类算法模糊C均值算法进行改进, 提出一种基于模糊C均值的新分类算法NFCM, 解决了数据分类问题, 并采用UCI上的标准数据集中多个常用数据集进行实验测试, 实验结果表明, 对于UCI上标准数据集的常用数据具有较好的分类结果.     

一种改进的基于模糊案例推理方法及其在分类中的应用

针对基于特征权值的相似性模型在相似案例搜索上的局限性,通过汲取模糊规则在捕获领域知识上的有效性和灵活性,提出了一种改进的基于模糊案例推理方法。首先通过确定特征变量取值区间及对特征区间的模糊划分,直接从数据中学习规则;然后计算启动强度并合并规则得到分类器;最后通过计算类别强度,实现对未知案例的分类。3组UCI标准数据集上的实验结果表明,此方法不仅学习时间短,而且可以利用更少的样本获得更好的分类效果。     

基于峰度量化标记形态模糊度的标记分布学习

为了提升标记分布学习在歧义性分类问题上的预测性能,对标记形态上的模糊度进行研究.提出了标记形态模糊度的概念,给出了基于峰度的一种度量方式,探讨了不同模糊程度样本对于分类学习的影响.根据低模糊度数据更有利于学习的研究发现,基于加权低模糊度样本和对齐模糊度损失这两种策略设计了一种新的标记分布学习算法.14个数据集上的十折交...     

基于模糊互信息的多标签特征选择

多标签特征选择已成为处理多标签数据的重要方法之一.利用一种基于模糊互信息的多标签特征选择算法,通过模糊离散化,给出模糊联合熵和模糊条件熵吸模糊互信息的计算方式.将原先的互信息特征选择算法推广到模糊情形中,提出一种基于模糊互信息的多标签特征选择算法.最后在同一准则下,将模糊互信息与原先的互信息特征选择算法及其他几种经典的特征选择算法进行比较.实验表明,此方法在一定程度上效果优于其他特征选择算法,是一种有效的多标签分类问题的特征选择方法.     

一种基于模糊C均值的新分类算法

以两种初始化类中心的选择算法为基础, 对传统聚类算法模糊C均值算法进行改进, 提出一种基于模糊C均值的新分类算法NFCM, 解决了数据分类问
题, 并采用UCI上的标准数据集中多个常用数据集进行实验测试, 实验结果表明, 对于UCI上标准数据集的常用数据具有较好的分类结果.     

在模糊逻辑框架下系统辨识研究

通过研究模糊“IF……THEN”规则与ID3算法在结构上的相似性，将传统的熵概念结合到ID3算法中，从而导出了一种模糊系统的建模方法。     

一种粗糙模糊神经网络分类器及其应用

提出了一种粗糙模糊神经网络分类器的模型。其过程为:利用粗糙集理论获取分类知识,根据训练样本建立决策表,进行决策表属性值离散化、属性约简和分类规则的提取;依据约简后决策表的属性、经模糊化处理的属性值及分类规则构造粗糙模糊神经网络分类器。该分类器可以有效地克服粗糙集规则匹配方法抗噪声能力和规则泛化能力差的缺点;同时可简化神经网络的结构,加快网络的训练速度。并详细介绍了该分类器用于汽车车牌字符识别的步骤和实验结果。     

基于直觉模糊多属性决策的逆向物流供应商选择

逆向物流供应商选择是典型的多属性决策问题.针对逆向物流供应商选择问题的特点,提出一种基于直觉模糊熵的逆向物流供应商选择问题的直觉模糊多属性决策方法.在回顾相关基础理论知识基础上,建立了逆向物流供应商评价指标体系,给出了基于直觉模糊熵的评价指标权重的确定方法,然后运用直觉模糊加权平均算子对二级指标信息集结,得到逆向物流供应商选择问题的直觉模糊决策矩阵,提出了基于直觉模糊熵和TOPSIS法(逼近理想解的排序方法)的逆向物流供应商评价方法.最后通过数值分析验证了该方法的可行性与有效性.     

一种新的模糊决策树模型及其应用

模糊决策树是决策树在模糊环境下的一种推广,虽然其表示形式更符合人类的思维，但在构造时会增加预处理的工作量和创建树时的开销。基于这种情况，提出了一种混合算法，算法保留了较少属性值的Shannon熵，计算多属性和连续属性值模糊化后的模糊熵。将该算法应用于滑坡数据的挖掘中，得到了更易于理解的决策树和有效的规则，与传统算法的性能比较也证明了该算法的有效性。     

基于多目标遗传算法的模糊分类系统设计

提出了一种基于多目标遗传算法的模糊建模方法,实现了具备最大分类精度、最少特征变量和模糊规则数目的模糊分类系统的设计.首先,为缓解维数灾难问题,采用多目标遗传算法进行特征变量的选择和论域的模糊划分,构造基于栅格划分的初始模糊分类系统.然后为减少规则数目,提高模糊系统的解释性,采用遗传算法进行规则选择,得到具备较少规则数目的精简模糊分类系统.最后为提高精确性,采用约束遗传算法对精简模糊分类系统进行整体优化,在解释性不变的前提下,提高模糊分类系统的精确性.Iris和W ine分类系统的仿真,验证了该方法的有效性.     

人脸表情识别的Gabor变换最优通道模糊融合方法

根据Gabor小波的多方向、多尺度性质,将其分成13个通道。利用各个通道对表情识别率贡献不同的特点,提出了一种最优通道模糊积分融合的人脸表情识别算法。首先,提出最优通道选取的三条原则,根据这三条原则选取出3个最优通道;然后,提取表情图像经过最优通道的Gabor特征,并进行降维处理;最后,将每个最优通道作为一个分类器,用基于模糊积分的多分类器联合的方法对它们进行融合处理。在JAFFE库上进行测试取得了94.41%的识别率,验证了该算法的有效性。     

基于模糊竞争学习的模糊模型一体化辨识

提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立非线性系统模型的建模方法,并给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法,即利用MGS正交变换对通过模糊竞争学习的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计,实现模糊模型结构和参数的优化.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模.     

模糊规则发现算法研究

引入最小强度的概念来限制模糊属性集的搜索范围，提出一种能发现强模糊规则的快速算法．此算法利用Apriori算法的搜索技术来发现强模糊规则，因此具有较高的算法效率，并有效地解决了模糊系统的维数灾难问题．在快速算法的基础上，又提出一种能发现固定数目的强模糊规则的划分算法．该算法将数据库划分成多个子数据库，并在于数据库上通过发现划分强模糊属性集来限制全局强模糊属性集的搜索范围．实验表明，划分算法比快速算法更节省时间．     

基于直觉模糊交叉熵及灰色关联的混合评价信息供应商选择决策

针对主客观混合评价信息的供应商选择决策问题,提出一种基于直觉模糊交叉熵及灰色关联的群决策方法。在确定供应商选择决策指标体系的基础上,将不同类型的主观评价信息统一转化为直觉模糊数,基于新的得分函数及单个决策者与决策群体的评价偏差确定决策者权重。把转化为直觉模糊数的规范化客观评价信息与群体直觉模糊主观评价信息合并,并采用直觉模糊熵确定各属性权重。根据直觉模糊数之间的交叉熵距离度量,采用灰关联法实现对备选供应商的排序择优。制造类企业供应商选择算例表明所给方法的合理有效性。     

一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法

稀疏表示人脸识别算法的主要思想是:一个未知的测试图像可以近似表示为所有与其隶属同类的训练样本的一个线性组合.然而,人脸之间存在着极大的相似性,同时易受到外部环境的影响,人脸分类的本身存在着一定的不确定性.针对这种不确定性,结合模糊集合理论,提出了一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法.首先,引入一个非线性函数描述人脸的相似性程度.然后,基于该相似性度量以及最近邻分类器思想,定义一个自适应的模糊隶属度函数来分配人脸对类的隶属程度.而这一过程恰使得这些隶属度是稀疏化的.最后,将稀疏化的模糊隶属度作为训练样本表示测试样本的权值系数,进而重构测试图像.采用MATLAB在ORL和Yale人脸数据库上进行仿真实验,验证了该算法的有效性和稳定性.     

基于免疫原理和Boosting机制的模糊分类规则挖掘算法

基于免疫原理和Boosting机制,提出了一种模糊分类规则挖掘算法.该算法主要借鉴于自然免疫系统中的克隆选择原理,通过抗体种群的演化来优化模糊规则.模糊规则库通过增量的方式产生,算法每次运行得到一个规则.Boosting机制用于调整训练数据的权值,使得新生成规则集中于当前未被覆盖或误分类的数据实例.仿真实验表明,所提算法可根据规则的分类精度来调整训练数据的权值,促进了模糊规则之间的协作关系,避免了规则之间相互冲突,提高了系统的分类精度.