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文檔簡介
1、隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,人民生活水平的顯著提高,數(shù)據(jù)積累成倍增大,需要處理的信息量迅速增加,要把大量的數(shù)據(jù)作為信息,從數(shù)據(jù)中提取出有用的知識(shí),把知識(shí)變成指導(dǎo)工作、生產(chǎn)、運(yùn)營和銷售的策略,等等這些已使一些傳統(tǒng)的方法感到無能為力?! ≡谀:到y(tǒng)體系中,人類知識(shí)不得不以模糊規(guī)則的形式來表達(dá)。只有用模糊規(guī)則來描述的知識(shí)才能被人類所利用。在實(shí)際應(yīng)用中,模糊規(guī)則往往是由專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)給出的,這就存在著一定的問題,比如規(guī)則不夠客觀、專家經(jīng)驗(yàn)難以獲取等
2、等。因此,如何簡捷有效地提取出模糊規(guī)則是一項(xiàng)很有意義的工作。對(duì)于模糊規(guī)則的獲取,傳統(tǒng)的方法是憑經(jīng)驗(yàn)來確定,這種方法復(fù)雜且難度大。 本文通過對(duì)模糊系統(tǒng)、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有關(guān)理論進(jìn)行研究。提出了將遺傳算法應(yīng)用于獲取易于理解的模糊規(guī)則。采用遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合來優(yōu)化和學(xué)習(xí)隸屬度函數(shù)的模糊劃分和參數(shù),從而生成客觀的隸屬度函數(shù)。在此基礎(chǔ)上生成初始的模糊規(guī)則集?! ≡趦?yōu)化模糊規(guī)則的遺傳算法設(shè)計(jì)中,提出了適應(yīng)度評(píng)估函數(shù),以及交叉概率和變
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