【摘 要】
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针对传统模糊认知图学习算法仅优化概念结点间有向弧的权值误差而造成模型拟合准确程度不高的问题,将多目标演化的思想用于模糊认知图学习算法,设计了以有向弧权值误差与误差
【基金项目】
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国家自然科学基金(61105128,61673194);中国博士后科学基金(2014M560390);江苏省重点研发计划(BE2017630);江苏省六大人才高峰(DZXX-025)资助课题
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针对传统模糊认知图学习算法仅优化概念结点间有向弧的权值误差而造成模型拟合准确程度不高的问题,将多目标演化的思想用于模糊认知图学习算法,设计了以有向弧权值误差与误差权重同时最小化为目标的多目标模糊认知图学习模型,降低了学习算法对权值的依赖。为有效求解该多目标优化模型,提出了一种基于坐标变换的多目标演化算法,分析了算法的参数设置方法与计算复杂度。实验结果表明,基于多目标演化的模糊认知图学习算法可以有效降低结点数据误差与模型误差,能够更准确地得出概念结点间的因果关系。
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