基于多目标遗传算法的高维模糊分类系统的设计

摘要：

提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法。首先利用Simba算法进行特征变量选择;然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;最后利用多目标遗传算法对初始模糊模型的结构和参数进行学习。利用该方法对Wisconsin Breast Cancer问题进行分类，仿真结果验证了方法的有效性。

关键词： 模糊分类系统 特征变量 模糊聚类 遗传算法

作者: 张永 吴晓蓓 徐志良 黄成

作者单位: 南京理工大学自动化学院，南京 210094

会议类型: 国内会议

会议名称: 第27届中国控制会议

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 377-381

在线出版日期: 2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）