模式树推导方法的纯参数化扩展  

Pure parameterized extension of pattern trees induction

作　　者：易禹[1] 廖年冬[1] 黄景全 

机构地区：[1]长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114 [2]长沙市贺龙体育运动学校教务处,长沙410151

出　　处：《计算机工程与应用》2012年第31期166-170,共5页Computer Engineering and Applications

基　　金：长沙理工大学人才引进基金(No.200909070164)

摘　　要：通过分析模式树推导方法的特点,提出一种新的线性方法来构造参数化的模糊与/或算子,使得模式树成为一个完全由参数化模糊算子构成的模型。该方法既保持了原有模型可读性强、精度高和可解释性强的优点,又有效地提高了该模型的灵活性;同时建立了相应的参数优化机制。实验结果表明,新的模式树在分类精度上比原有模型有了较显著的提高。A new linear way to construct a parameterized fuzzy AND/OR norm is introduced by analyzing the pattern tree induction method, which makes pattern tree a purely parameterized model. The new model has high accuracy and good readability and interpretability on the one hand, and enjoys the great flexibility on the other hand. Correspondingly, a general optimization technique is employed to tune pattern tree, the experimental results show that the accuracy of new pattern tree is increased effectively.

关 键 词：模式树 模糊分类 模糊算子 参数化 

分 类 号：TP182[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]