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.     

基于Pareto协同进化算法的高维模糊分类系统设计

提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法.该方法首先利用Simba算法进行特征变量选择,然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,最后利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数优化.其中,Pareto协同进化算法采用了一种新的基于非支配排序的多种群合作策略.为提高模型的解释性,在Pareto协同进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.利用该方法对Wine典型问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性.     

一种用于纤维增强复合材料微观结构图像目标识别的改进模糊分类系统建模方法

提出了一种改进的模糊分类系统的建模方法,采用模糊C均值聚类完成初始模糊分类系统的设计.提出改进的模糊规则置信度计算方法,对隶属函数和模糊规则相似度进行检测,剔除模糊规则中的冗余信息,利用遗传算法进行模糊分类系统的优化,提高系统的精确性和解释性.仿真结果证明了方法的有效性,对纤维图像的分类结果显示,该方法能获得与手工分类基本一致的分类结果.     

基于Pareto多目标遗传算法的模糊系统设计

提出一种基于Pareto多目标遗传算法生成一组精确性和解释性较好折衷模糊系统的方法.该方法采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,利用匹茨堡型实数编码的遗传算法对初始模糊模型的结构和参数进行优化,基于NSGA-Ⅱ算法的目标函数同时考虑模型的精确性和解释性;最后,在算法中利用基于相似性的模型简化方法约简模糊系统.利用该方法对两个Benchmark系统进行建模,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于递阶T-S模糊系统的软测量建模方法

在采用递阶模糊系统进行软测量建模时,合理的模糊系统结构对于提高模型的性能具有重要的意义.为选择合理的系统结构,采用多目标遗传算法(MOGA)选择子系统的输入变量,并结合T-S模糊系统的特点,采用二分法划分子系统的输入空间,建立了基于递阶T-S模糊系统(HTFS)的软测量模型.该方法从结构细化、输入变量对输出的影响度、输入空间划分等多方面同时提高建模精度,简化模型结构.仿真结果表明,提出的软测量方法具有精度高、结构简单、生成规则数量少,具有良好的泛化特性等优点.     

一种基于遗传算法和模糊规则的分类算法

介绍了一种基于模糊规则和遗传算法的分类算法.首先给出一种模糊规则提取方法,然后遗传算法对模糊规则进行优化选择,最后对不能识别的样本启动触发器.该算法可以在保证分类正确性高的前提下尽量减少规则数,并提高样本识别能力.用Iris数据对该分类系统进行仿真,结果表明该系统具有良好的分类能力和精简规则能力.     

基于决策树和遗传算法的模糊分类系统设计

提出一种基于决策树初始化和遗传算法优化的模糊分类系统的设计方法.该方法首先采用分类和递归树(CART)算法进行决策树的生长,树的修剪过程简化了初始决策树;然后,把修剪后的决策树转化为模糊模型,利用匹茨堡型实数编码的遗传算法优化该模糊模型.为了提高模型的解释性,在遗传算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.最后利用该方法对Iris问题进行研究,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于遗传算法的Mamdani模糊分类器的研究

大多数的模糊分类器,是建立在先验的或专家知识的基础上的模糊规则而构建的模糊分类器,但在实际的大量数据中,是没有先验知识的,进而要提取模糊规则是较困难的.研究了Mamdani模糊逻辑系统,提出一种基于遗传算法的Mamdani模糊分类器,它有最少特征变量、最少的模糊规则数,而且还有较好的分类精度,并应用于分类数据仿真,效果良好.     

用遗传算法划分模糊量的语言变量覆盖范围

在模糊控制器设计中．模糊规则的确定以及模糊变量隶届函数的选取都是非常重要的，隶属函数的形状、模糊划分的覆盖范围对模糊推理有很大影响。本主要介绍在模糊规则确定时用遗传算法划分模糊量的语言变量覆盖范围，利用调整已给定形状下隶属函数参数的方法改变各语言变量的语言值所覆盖范围，以模糊控制器的推理结果与专家经验控制结果的方差最小作为遗传算法进行优化的目标函数。     

一种基于解释性的遗传模糊分类系统设计方法

讨论了基于词语计算的模糊规则生成方法在遗传模糊分类系统中的应用,提出了一种新的遗传模糊分类系统的设计方法,在算法的变异过程中基于词语计算引入4个变异算子,对模糊隶属函数的形状进行调整,扩大算法的搜索空间,实验结果表明算法在保证了系统解释性的同时达到了较好的分类准确率.     

基于遗传算法的变风量空调模糊控制系统的研究

针对变风量空调模糊控制系统控制规则的获取依赖人类经验的问题,提出将遗传算法与模糊控制相结合。在推导适应度值函数的基础上,利用遗传算法获取控制规则,改善控制效果。一定程度上解决了人为调试获取规则困难的问题。仿真结果表明,在变风量空调系统中将遗传算法与模糊控制相结合是可行的。     

利用模糊子集重叠性简化模糊系统的一种方法

根据模糊子集之间的重叠性，合并模糊子集，达到简化模糊系统，减少模糊规则数目换；使用遗传算法法提取模糊规划和优化模糊子集的隶属度函数，计算机模拟表明了上述方法的有效。     

基于模糊-粗糙集模型的一种归纳学习方法

对传统粗糙集理论进行了扩展，提出了一种模糊-粗糙集模型。利用模糊集理论和Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化，并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵，把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系。提出一种基于模糊-粗糙集模型的归纳学习算法FRILA，此算法和决策树算法相比，具有得到的规则数目少、规则表示简单等优点。实例验证了此方法的有效性。     

粗糙集模糊神经网络味觉信号识别系统

针对C-means聚类算法和减法聚类算法的不足,提出了一种模糊神经网络味觉信号识别系统模型,该模型利用粗糙集的离散化算法和规则提取算法获得数量较少的分类规则,将这些分类规则转化为模糊IF-THEN规则,进而通过这些模糊IF-THEN规则确定网络结构.网络输出采用投票机制,使用粒子群优化方法精炼网络参数,与常用的提取模糊if-then规则的算法相比,该方法只有一个参数且易于实现.实验结果表明:该方法可获得更简洁的系统表示,并且通过选择合适的系统参数可使系统对加噪声训练样本的错误识别率降低5%左右.     

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.     

稳定性监控自学习FNN控制器

针对一类未知的非线性系统，提出一种具有稳定性监控的实时自学习ＦＮＮ控制器．ＦＮＮ控制器采用遗传算法使自学习获得最优的性能指标；实时学习过程的稳定性则由基于李雅普诺夫方法设计的监控器来保证，使得ＦＮＮ控制器的自学习过程总是在全局稳定性的条件下进行．     

非完整移动机器人轨迹跟踪的最优模糊控制

针对非完整机器人动力学的高度非线性、不确定性以及不能采用连续状态反馈实现渐近稳定等特点,提出了基于遗传算法的非完整移动机器人轨迹跟踪的最优模糊控制方案,通过遗传算法对模糊规则进行优化,有效地确定出模糊逻辑控制器的结构和参数,从而达到理想的跟踪特性,数字仿真实例表明这种方法是可行的。     

生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用

给出一类模糊系统的模糊神经网络模型 .提出一种实用的生态算子 ,构建的生态遗传新算法有效解决了基本遗传算法的“早熟”问题 .采用新算法实现模糊神经网络模型的辨识 ,提高了辨识精度 .实例仿真结果验证了新算法在模糊系统辨识中的有效性