基于改进CHC算法的模糊诊断规则优化方法研究

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【摘要】

：

在故障诊断专家系统的自学习中,同时需要学习大量的模糊规则,造成规则优化算法的运行时间过长,难以满足实际的需要.为了解决这个问题,将特征片断优势重组算子引入CHC算法中,

【作者】

：

齐怡秦红磊沈士团李驿华

【机构】

：

北京航空航天大学

【出处】

：

航空学报

【发表日期】

：

2004年4期

【关键词】

：

模糊规则自学习遗传算法优势重组算子 fuzzy rule machine learning genetic algorithm best fracti

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在故障诊断专家系统的自学习中,同时需要学习大量的模糊规则,造成规则优化算法的运行时间过长,难以满足实际的需要.为了解决这个问题,将特征片断优势重组算子引入CHC算法中,并将之应用到规则优化领域.仿真证明,改进的CHC算法在模糊诊断规则优化方面能以比较短的计算时间达到预期的优化效果,明显优于国内其它改进的遗传算法和CHC算法,具有比较大的实用价值.

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