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基于Pareto烟花算法的模糊分类系统设计

作者:罗勇; 郭雅默; 刘冲 郑州大学电气工程学院; 郑州450001

摘要:为提高模糊模型的精确性,利用烟花算法并结合Pareto最优解集的概念,提出一种模糊建模方法。采用模糊聚类方式构建初始模糊模型,使用烟花算法对模型的结构和参数进行优化学习。在每次迭代运算过程中,通过快速非支配排序算法和Pareto最优解集的概念对子代进行评估和选择。对Wine数据样本集进行仿真实验,结果表明,该方法能够在保证较高分类精度的前提下,建立结构简单、易于理解的模糊分类系统。

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