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加权模糊规则泛化能力研究

郝慧伟  
【摘要】:为了提高模糊产生式规则的知识表示能力,人们在模糊产生规则中又引入了局部权、整体权等参数,称为加权模糊规则。视加权模糊规则中的权重为可调的知识表示参数,在模糊规则中引入这些参数可以增强模糊规则的知识表示和推理能力,但如何确定这些权重的值却是一个十分困难的问题。现存的算法大都通过减少训练错误率的方法来对学习权重等知识表示参数,这些方法可以提高训练准确率,但常常会出现过分拟和问题,从而严重降低基于模糊规则的专家系统的泛化能力。本文首先研究这些权重取值与加权模糊规则的泛化能力之间的关系,然后提出了一种基于最大模糊熵原理的权重学习模型。在只考虑全局权重的前提下,在选定数据集上进行了仿真实验,实验数据表明本文提出的方法可以明显提高基于模糊产生式规则的专家系统的推理与泛化能力。


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