知识嵌入的贝叶斯MA型模糊系统

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sfx158158

【摘要】

：

模糊系统的独特优势在于其高度的可解释性,然而传统的基于聚类的模糊系统往往需要使用输入空间的全部特征且常出现模糊集交叉的现象,系统的可解释性不高;此外,此类模糊系统对

【作者】

：

顾晓清王士同

【机构】

：

江南大学数字媒体学院,常州大学信息科学与工程学院

【出处】

：

计算机研究与发展

【发表日期】

：

2017年5期

【关键词】

：

分类贝叶斯推理 Mamdan-Assilan型模糊系统知识嵌入马尔可夫链蒙特卡洛方法 classification Bayesian inference

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（61572236,61502058,61572085）, 江苏省自然科学基金项目（BK20160187）, 中央高校基本科研业务费专项资金项目（JUSRP51614A）, 江苏省高校自然科学基金项目（15KJB520002）

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模糊系统的独特优势在于其高度的可解释性,然而传统的基于聚类的模糊系统往往需要使用输入空间的全部特征且常出现模糊集交叉的现象,系统的可解释性不高;此外,此类模糊系统对高维数据处理时还会因使用大量的特征而使规则过于复杂.针对此问题,探讨了一种知识嵌入的贝叶斯MA型模糊系统（knowledge embedded Bayesian Mamdan-Assilan type fuzzy system,KE-B-MA）.首先,KEB-MA使用DC（dont care）方法进行知识嵌入的模糊集划分,对模糊隶属度函数中心

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