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    題名: 模糊系統於資料分類之設計
    作者: 翁慶昌;林柏辰;陳嘉欉
    貢獻者: 淡江大學電機工程學系
    關鍵詞: 模糊系統;資料分類;基因演算法;模糊規則;樣本空間;訓練資料;訓練樣本;Fuzzy System;Data Classification;Genetic Algorithm;Fuzzy Rule;Sample Space;Training Data;Training Sample
    日期: 2000-11
    上傳時間: 2014-02-13 11:38:34 (UTC+8)
    摘要: 本論文結合遺傳演算法與SVD-QR方法來設計模糊系統以使得所設計的模糊系統能具有較少的模糊規則及具有較高的分類能力。在遺傳演算法上,我們提出以每個個體來決定樣本空間的分割方式,且利用SVD-QR方法以訓練樣本來對所有模糊子空間進行評估,藉此來擷取所有模糊子空間中重要的模糊規則,並利用訓練樣本來調整模糊規則的後件部參數,進而以模糊規則數及訓練樣本的正確分類個數來評估個體所決定的模糊系統的好壞,再經由遺傳演算法不斷地疊代以設計一具較少模糊規則及較高分類能力的模糊分類器。最後我們以一個二維三類的分類問題來說明我們所提出方法的可行性。
    關聯: 第五屆人工智慧與應用研討會=Proceedings of the Fifth Conference on Artificial Intelligence and Applications,頁630-635
    顯示於類別:[電機工程學系暨研究所] 會議論文

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    模糊系統於資料分類之設計_中文摘要.docx15KbMicrosoft Word87檢視/開啟

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