摘要
文章先提出了一种最优模糊逻辑系统 ,它能使样本中所有的输入—输出数据对都拟合到任意给定的精度 (在此意义上的最优 ) ;然后将这种最优模糊逻辑系统推广到大样本问题 ,为此 ,将样本数据用最近邻聚类算法进行分组 ,将每一组数据 (一个聚类 )视为一个数据对 ,用最优模糊逻辑系统来进行拟合。还给出了学习算法并进行了仿真实验 。
This paper presents a the optimization fuzzy logical system. It can m ake all input-ouput data approach any precise(the optimization in this means). Then we generalize this system to the many samples. First we group the samples i n the most neighbors clustering algorithm.Then we think of a clustering as a dat a. This paper gives the algorithm and simulation.The results show this method i s valid.
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2004年第1期65-66,共2页
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
关键词
模糊逻辑系统
最近邻聚类
输入-输出数据对
学习算法
精度
the optimization fuzzy logical system
the most neighbors clustering algorithm
input-ouput data
