GP客车

GP-教练:基于遗传规划的高精度模糊规则分类系统的学习。在本文中,我们提出GP教练,基于遗传编程的方法学习紧凑和准确的模糊规则为基础的分类系统的高维问题。GP-教练学习析取范式规则(通过上下文无关文法生成)编码为每棵树的一条规则。种群构成了规则库,因此是一种遗传合作竞争学习方法。GP-教练使用令牌竞争机制来维持人口的多样性,这迫使规则相互竞争和合作,并允许获得一组紧凑的模糊规则。所获得的结果已通过使用非参数统计检验来验证,在精度和可解释性方面表现出良好的性能。


ZBMaCT中的参考文献(10篇文章中引用)

显示结果1至10的10。
按年份排序(引文

  1. Derhami,Shahab;史米斯,Alice E.:一个基于模糊规则的分类系统的整数规划方法(2017)
  2. Cano,阿尔伯托;萨夫拉,Amelia;Ventura,塞巴斯蒂安:一种可解释的分类规则挖掘算法(2013)伊波尔特
  3. G·Lavez,AkeMI;伊格莱希亚斯,安德烈斯;Puig Pey,Jime:基于迭代两步遗传算法的高效多项式B样条曲面重构方法(2012)伊波尔特
  4. Muni,Durga Prasad;PAL,Nikhil R.:基于遗传规划的模糊分类器的演化(2012)伊波尔特
  5. BigLabeBig,穆罕默德;Melek,威廉;孟德尔,杰瑞:Type -1和区间2型模糊逻辑系统在建模中的稳健性(2011)
  6. Chan,Kit Yan;狄龙,TracAM S;邝,C. K.:基于粒子群优化算法的时变系统多项式建模(2011)伊波尔特
  7. 多斯桑托斯,J. A.;费雷拉,C. D.;da S. Torres,R;Gon South阿尔维斯,M. A.;Pig,Y:基于遗传规划的相关反馈方法在遥感图像分类中的应用(2011)伊波尔特
  8. M.M.Nez BalthtruOS,M.M.Nez—LavaRz,F;TrunCOSO,A.;里克尔梅,J. C.:一种发现多维时间序列中定量关联规则的进化算法(2011)伊波尔特
  9. 杨,Dongdong;焦,鲤城;龚,Maoguo;刘,Fang:融合互补特征的人工免疫多目标SAR图像分割(2011)伊波尔特
  10. Berlanga、F. J.、Rivera、A. J.、del Jesus、M. J.、埃雷拉、F:GP教练:基于遗传编程的高维模糊规则规则分类系统的学习(2010)伊波尔特