基于模糊聚类和遗传算法的具备解释性和 精确性的模糊分类系统设计

邢宗义; 张 永; 侯远龙; 贾利民

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基于模糊聚类和遗传算法的具备解释性和精确性的模糊分类系统设计

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于模糊聚类和遗传算法的具备解释性和精确性的模糊分类系统设计
- Design of Interpretable and Precise Fuzzy Classification System Based on Fuzzy Clustering and Genetic Algorithm
- 电子学报 2006年34卷第1期页码：83-88
- 作者机构：
  
  1. 南京理工大学机械学院,江苏,南京,210094
  2. 北京交通大学交通运输学院,北京,100044
  3. 南京理工大学机械学院江苏南京,210094
  4. 北京交通大学交通运输学院北京,100044
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.60332020);南京理工大学科研发展基金资助计划项目 (2005)
- DOI：
  中图分类号： TP273
- 纸质出版：2006
- 稿件说明：
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邢宗义, 张永, 侯远龙, 等. 基于模糊聚类和遗传算法的具备解释性和精确性的模糊分类系统设计[J]. 电子学报, 2006,34(1):83-88.

XING Zong-yi, ZHANG Yong, HOU Yuan-long, et al. Design of Interpretable and Precise Fuzzy Classification System Based on Fuzzy Clustering and Genetic Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2006, 34(1): 83-88.
邢宗义, 张永, 侯远龙, 等. 基于模糊聚类和遗传算法的具备解释性和精确性的模糊分类系统设计[J]. 电子学报, 2006,34(1):83-88. DOI：

XING Zong-yi, ZHANG Yong, HOU Yuan-long, et al. Design of Interpretable and Precise Fuzzy Classification System Based on Fuzzy Clustering and Genetic Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2006, 34(1): 83-88. DOI：

摘要

提出一种基于模糊聚类和遗传算法的模糊分类系统的设计方法.首先定义了模糊分类系统的精确性指标

给出解释性的必要条件.然后利用聚类有效性分析确定模糊规则数目

利用模糊聚类算法辨识初始的模糊分类系统.随后利用模糊集合相似性分析与融合对初始的模糊分类系统进行约简

提高其解释性;利用遗传算法对约简后的模糊分类系统进行优化

提高其精确性

该过程反复迭代直至满足中止条件.最后利用该方法进行Iris数据样本分类

仿真结果验证了该方法的有效性.

Abstract

An approach of constructing interpretable and precise fuzzy classification system based on fuzzy clustering and genetic algorithm is proposed.First

the precision index is defined

and the necessary conditions of interpretability are analyzed.Second

the number of fuzzy rules is determined by cluster validity indices

and the initial fuzzy classification system is identified using a fuzzy clustering algorithm.Subsequently

the method of merging similar fuzzy sets is used to enhance the interpretability of the initial model.A genetic algorithm is used to improve the precision of the model.The process continues iteratively until the stop criteria are satisfied.The proposed approach is applied to the Iris benchmark classification problem

and the results show its validity.

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