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CH与COR联合机制耦合混杂分布估计算法的模糊规则优化研究

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:2
摘 要:为了降低当前模糊规则优化学习算法的时间复杂度,加快其收敛速度,基于单变量边缘分布估计算法,引入CH(Cordon and Herrera)与COR(Cooperative Rules Methodology)机制,提出混杂分布估计算法耦合C
  • 【题 名】CH与COR联合机制耦合混杂分布估计算法的模糊规则优化研究
  • 【作 者】韩应江
  • 【机 构】河南建筑职业技术学院信息工程系 河南郑州450064
  • 【刊 名】《计算机应用与软件》2015年 第8期 308-314页 共7页
  • 【关键词】分布估计算法 模糊规则优化 分布概率模型 混杂优化算法
  • 【文 摘】为了降低当前模糊规则优化学习算法的时间复杂度,加快其收敛速度,基于单变量边缘分布估计算法,引入CH(Cordon and Herrera)与COR(Cooperative Rules Methodology)机制,提出混杂分布估计算法耦合CH(Cordon and Herrera)与COR联合机制的模糊规则优化算法研究;对算法的时间复杂度进行理论推导和分析证明,构建算法的分布概率模型。首先使用CH机制产生变量空间;再由COR方法完备的候选规则库;然后利用多种群变量无关分布估计算法MUMDA(Univariate Marginal Distribution Algorithm)进行规则学习,通过增加种群的多样性,减少算法陷入局部最优解的可能;最后对该算法进行实验验证。实验对比结果可以看出,该设计的混杂优化算法的计算,可获得精度较高、可理解性较强的模糊规则库,便于模糊系统在实际工程中的应用。
 
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  • (1) 分布估计算法,模糊规则优化,分布概率模型,混杂优化算法
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