混合神经模糊分类器的实现.PDF

第23卷摇 第12期 计 算机 技 术 与发 展 Vol.23摇 No.12 2013年12月 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 COMPUTERTECHNOLOGY AND DEVELOPMENT摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 Dec.摇 2013 混合神经模糊分类器的实现 刘淑英 (咸阳师范学院信息工程学院,陕西咸阳 712000) 摘摇 要:人工神经网络与模糊系统是计算智能的核心内容,二者的混合系统是近年来的一个研究热点。 分类是数据分析 中的研究重点,随着数据的复杂化和多样化,对分类的要求越来越高,有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行分类,因 此研究如何运用神经模糊分类算法进行数据分析具有重要意义与实用价值。 鉴于其强大的数据分析功能,研究中采用模 糊C均值聚类算法和Gath-Geva聚类算法对数据进行分类,并对测试数据进行仿真试验,其测试结果良好。 关键词:神经网络;模糊系统;聚类;模糊C均值 中图分类号:TP391.9摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 文献标识码:A摇 摇 摇 摇 摇 摇 文章编号:1673-629X(2013)12-0113-03 doi:10.3969/ j.issn.1673-629X.2013.12.027 Implementation of Hybrid Neuro-fuzzy Classifier LIU Shu-ying (College of Information Engineering,Xianyang Normal University,Xianyang712000,China) Abstract:Artificial neuralnetworkandfuzzy systemwereconsideredthemaincomponentsofcomputationintelligence,thehybridsystem about them wasone of study topicsin recent years.Classification isa research focusin data analysis,asdata iscomplicated and diversi鄄 fied,the requirementsfor classification will be increasingly high,sometimesonly by experience and professional knowledge not to accu鄄 rately classify.In view of their powerful data analysis functions,using neuro-fuzzy algorithm for data analysis will be meaningful and useful.In thispaper,fuzzy C-meansclusteringalgorithmmodelandGath-Gevaclusteringalgorithmmodelareproposedfortheparame鄄 ter classification,which is simulated,and obtain good results. Key words:neural networks;fuzzy system;clustering;fuzzy C-means 0摇 引摇 言 经模糊系统中的模糊 C 均值聚类算法和Gath-Geva 随着人类科学技术的发展,对分类的要求越来越 聚类算法来实现聚类。 高,以至于有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行 1.1摇 模糊C均值聚类 分类,于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中,