一种基于椭圆区域的进化式模糊分类系统

摘要

介绍了一种进化式模糊分类系统。首先,介绍系统的基本特征及结构框架。然后,介绍了一种动态聚类算法,并运用动态聚类算法对输入的训练模式进行动态聚类,每一簇创建一条模糊规则。规则所对应的区域为类椭圆形区域。规则调整的策略是连续改变模糊分类规则的一个参数,使得分类系统对训练模式识别率不能再提高,对不能达到要求的调整,采用遗传算法进行调整。分析了规则调整的方法,给出了调整算法,也介绍了规则的插入和聚合策略,用两个典型的数据集来评测研究的系统,研究的分类系统在识别率与多层神经网络分类器相当,但训练时间远少于多层神经网络分类器的训练时间。