【摘 要】
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随着生活中信息数据的持续增长,如何通过分析学习这些数据中的潜在信息建立模型成为了如今本研究面所面的巨大挑战。信息粒是基于数据本身的相似性和特征性设计并抽象形成的集合,可以通过信息粒化,将复杂问题分解从而降低建模的难度。而模糊规则模型从数据本身的角度出发,通过“IF-THEN”规则实现了一种简单易行的建模方法。然而数值模型无法涵盖一些特定问题,因此,以信息粒为处理对象的粒度模型成为进一步发展方向。基
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随着生活中信息数据的持续增长,如何通过分析学习这些数据中的潜在信息建立模型成为了如今本研究面所面的巨大挑战。信息粒是基于数据本身的相似性和特征性设计并抽象形成的集合,可以通过信息粒化,将复杂问题分解从而降低建模的难度。而模糊规则模型从数据本身的角度出发,通过“IF-THEN”规则实现了一种简单易行的建模方法。然而数值模型无法涵盖一些特定问题,因此,以信息粒为处理对象的粒度模型成为进一步发展方向。基于已经建立的统一的基于粒计算的概念和算法框架,本研究可以实现信息粒的构建、基于合理信息粒度分配策略的粒度模糊模型的建立及优化。本文旨在通过以有监督学习的概念增强模糊规则建模过程中的数据表示,基于合理的信息粒度的分配策略建立粒度模型进一步完善其优化机制。具体而言,主要包括三个方面:首先,我们基于信息粒建立基于“IF-THEN”规则的Takagi–Sugeno模糊模型;其次,通过有监督的形式对聚类算法进行优化,以在参数识别过程中从数据中学习潜在的结构信息从而进一步完善模糊模型;最后,将不同级别的信息粒度分配给模糊规则中的参数来构建更高级别的粒度模糊模型,并且通过优化算法增强模型的性能。本研究在合成和真实数据集上进行的实验证明了该方法的有效性,并在雷达预警数据集中证明模型的鲁棒性。
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