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论文类型：期刊论文

发表时间：2014-03-19

发表刊物：大连理工大学学报

收录刊物：PKU、ISTIC、CSCD

卷号：54

期号：2

页面范围：240-245

ISSN号：1000-8608

关键字：分类 模糊规则 相似性 模糊熵 公理化模糊集 classification fuzzy rules similarity fuzzy entropy axiomatic fuzzy set

摘要：在 AFS(axiomatic fuzzy set)理论框架下，提出了一种基于模糊概念相似性与模糊熵度量的分类算法。模糊分类规则的前件通过概念聚合得到，一种基于模糊概念相似性与模糊熵度量的概念选择函数指导聚合过程；然后，利用剪枝算法对得到的模糊规则集进行剪枝，得到最终的分类规则集。用8组来自 UCI数据库的数据集作为实验数据对算法进行验证，并与7种经典分类方法进行比较。实验结果表明该算法能得到较高的分类精度，分类结果明显优于参照的分类方法。