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基于樣本選擇的二型AFS分類(lèi)方法研究
關(guān)鍵詞：樣本選擇 非平穩(wěn)割點(diǎn) 閾值 分類(lèi)器
摘要：語(yǔ)義描述是聚類(lèi)與分類(lèi)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。基于公理模糊集(Axiomatic fuzzy sets,AFS)的分類(lèi)算法可以模仿人類(lèi)推理機(jī)理得到具有良好可解釋性的類(lèi)描述。在同等分類(lèi)性能下,簡(jiǎn)化類(lèi)描述將有助于人們較好地理解與應(yīng)用分類(lèi)結(jié)果。該文利用非平穩(wěn)割點(diǎn)樣本選擇策略(Sample selection algorithm of unstable cut points,UCSS)和區(qū)間二型隸屬函數(shù),設(shè)計(jì)了基于非平穩(wěn)割點(diǎn)樣本選擇的二型AFS(UCSS-AFS)分類(lèi)方法。該分類(lèi)方法在保持較好的分類(lèi)準(zhǔn)確率和語(yǔ)義的基礎(chǔ)上,可以有效降低類(lèi)描述的復(fù)雜度。為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)方法的可實(shí)踐性,該文對(duì)UCI數(shù)據(jù)庫(kù)中的18個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,UCSS-AFS分類(lèi)方法在保持較好的分類(lèi)準(zhǔn)確率下所獲得的規(guī)則易于理解與應(yīng)用。
南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)雜志要求:
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