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421.
将小波函数和模糊推理相结合,提出一种基于小波函数的模糊大脑情感学习分类器(WFBELC)。采用小波函数的时频局部化特性反应输入信号的突变信息,快速精确地逼近信号,并去除噪声;利用参数自学习规则更新WFBELC结构参数。将该分类器应用于3个公开数据集,并与BP算法模型、模糊小脑模型(FCMAC)和模糊大脑情感学习模型(FBEL)进行对比。仿真结果显示,分类器在3个数据集上的分类准确率平均值均为最高,其中,在Wine数据集上的准确率最大值达到100%,平均值为9756%,表明WFBELC对数据集的学习能力更强,能获得更好的分类效果。 相似文献