应用遗传算法设计基于模糊规则集的分类系统的研究

摘要

本文提出了一种应用遗传算法设计基于模糊规则集的分类系统的方法。方法将监督分类学习视为一个优化问题，根据对示例的学习按最大正确分类率为目标来获取模糊规则集合。方法采用匹兹堡方法的思想，对模糊规则采用浮点数编码的方式形成遗传算法的染色体，其次按照基于模糊规则集的分类系统的性质设计了遗传算法中的初始基因池及交叉、变异操作，并拟定了适应度函数。实验结果表明，设计的分类系统在一些熟知的数据测试集上具有较好的正确分类率的性能。