论文摘要
以扩张矩阵作为学习机制构建以规则为中心的专家系统,是研究计算复杂性和设计学习算法的强有力工具。扩张矩阵最主要的优点在于具有很高的准确率。本文实现了一种新的生成模糊规则的归纳方法-模糊扩张矩阵,这种方法采用扩张矩阵与模糊熵相结合的启发式算法来生成分类规则.本文讨论了扩张矩阵的路径,提出了一种抽取模糊规则的启发式算法. 算法中首次利用扩张矩阵的路径来表示模糊规则,因此规则抽取问题相应的转化为寻找扩张矩阵的路径.与清晰情况下相比较,我们所实现的这种算法能够处理模糊数据,对噪音数据和不完整数据有很好的鲁棒性.
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