| 模糊系統於資料分類之設計 | |
|---|---|
| 學年 | 89 |
| 學期 | 1 |
| 發表日期 | 2000-11-17 |
| 作品名稱 | 模糊系統於資料分類之設計 |
| 作品名稱（其他語言） | |
| 著者 | 翁慶昌; 林柏辰; 陳嘉欉 |
| 作品所屬單位 | 淡江大學電機工程學系 |
| 出版者 | |
| 會議名稱 | 第五屆人工智慧與應用研討會=Proceedings of the Fifth Conference on Artificial Intelligence and Applications |
| 會議地點 | 臺北市, 臺灣 |
| 摘要 | 本論文結合遺傳演算法與SVD-QR方法來設計模糊系統以使得所設計的模糊系統能具有較少的模糊規則及具有較高的分類能力。在遺傳演算法上，我們提出以每個個體來決定樣本空間的分割方式，且利用SVD-QR方法以訓練樣本來對所有模糊子空間進行評估，藉此來擷取所有模糊子空間中重要的模糊規則，並利用訓練樣本來調整模糊規則的後件部參數，進而以模糊規則數及訓練樣本的正確分類個數來評估個體所決定的模糊系統的好壞，再經由遺傳演算法不斷地疊代以設計一具較少模糊規則及較高分類能力的模糊分類器。最後我們以一個二維三類的分類問題來說明我們所提出方法的可行性。 |
| 關鍵字 | 模糊系統;資料分類;基因演算法;模糊規則;樣本空間;訓練資料;訓練樣本;Fuzzy System;Data Classification;Genetic Algorithm;Fuzzy Rule;Sample Space;Training Data;Training Sample |
| 語言 | zh_TW |
| 收錄於 | |
| 會議性質 | 國內 |
| 校內研討會地點 | |
| 研討會時間 | 20001117~20001117 |
| 通訊作者 | |
| 國別 | TWN |
| 公開徵稿 | Y |
| 出版型式 | 紙本 |
| 出處 | 第五屆人工智慧與應用研討會=Proceedings of the Fifth Conference on Artificial Intelligence and Applications，頁630-635 |
| 相關連結 |
機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/96044 ) |
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