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一种新的高效的二值分类模糊建模方法

一种新的高效的二值分类模糊建模方法

T.沃伦·廖
版权：© 2011|体积：1|问题：1|页：19
国际标准编号：2156-177倍|EISSN公司：2156-1761|EISBN13：9781613507056|内政部：10.4018/ijfsa.2011010102
引用文章引用文章

百万美元

Liao，T.Warren。“一种新的高效的二进制分类模糊建模方法。”国际JFSA2011年第1卷：第17-35页。http://doi.org/10.4018/ijfsa.2011010102

亚太地区

廖天伟（2011）。一种新的高效的二值分类模糊建模方法。国际模糊系统应用杂志（IJFSA），1(1), 17-35. http://doi.org/10.4018/ijfsa.2011010102

芝加哥

Liao，T.Warren。“一种新的有效的二进制分类模糊建模方法，”国际模糊系统应用杂志1号：17-35。http://doi.org/10.4018/ijfsa.2011010102

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摘要

本文提出了一种新的模糊建模方法，该方法可归类为网格划分方法，其中域空间由模糊均衡方法一次一维划分，然后根据最大最小合成计算规则权重。选择五个数据集进行测试。其中，有三个数据集是高维的；对于这些数据集，只有选定的特征用于控制模型大小。使用枚举法确定每个变量的模糊项的最佳组合。根据平均测试误差、平均误报率、平均误判率、训练误差和建立模型所需的CPU时间来评估每个模糊模型的性能。结果表明，这种方法是最好的，因为它产生的平均测试误差最小，并且建立模糊模型所需的时间更少。平均测试误差随模型尺寸变化很大。通常，无论使用何种模糊建模方法，大型模型产生的测试误差都低于小型模型。然而，这种关系并不是单调的。因此，必须努力确定哪种模型最适合给定的数据集和所选的模糊建模方法。

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