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一种模糊认知图分类器的研究


□ 彭 珍 杨炳儒 刘春梅 唐志刚 杨 珺

   (1.北京科技大学 信息工程学院 北京 100083; 2.华北科技学院 计算机系 北京 101601)
  
  摘 要:通过使用模糊认知图来模拟分类过程,构造了一种模糊认知图分类器,提出了它的两种模糊认知图分类模型,并在此基础上给出了使用它进行分类的推理机制。实验证明,该方法具有良好的分类性能。
  关键词:模糊认知图; 数据挖掘; 分类; 模糊认知图分类器
  中图分类号:TP391文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2009)05-1757-03
  
  Research on one fuzzy cognitive map classifier
  PENG Zhen1,2 YANG Bingru1 LIU Chunmei2 TANG Zhigang1 YANG Jun1
  (1.School of Information Engineering University of Science & Technology Beijing Beijing 100083 China; 2.Dept. of Computer North China Institute of Science & Technology Beijing 101601 China)
  Abstract:The paper constructed a FC(FCM classifier) using FCM(fuzzy cognitive map) simulating classification system and proposed two FCM classification models (FCMI and FCMII) of the FC and inferenced mechanisms FC uses. The experiment demonstrates the efficacy of the two structures in classification task of data mining.
  Key words:FCM(fuzzy cognitive map); data mining; classification; FC(FCM classifier)
  
  1986年,Kosko在认知图(cognitive map,CM)的基础上提出的模糊认知图FCM[1,2]结合了模糊逻辑与神经网络技术,其知识表示和推理能力更强。在模糊认知图中,连接是存储知识的基本单元,即知识存储在概念节点及概念节点间的关系中。由于连接表达的关系是一种逻辑知识,而逻辑知识的使用过程就是一种推理过程,所以概念间的相互作用的过程可以看做是依据连接关系进行推理的过程,连接的作用就是表示关系和执行推理。分类[3]属于数据挖掘中的一种预测任务,它的目标是根据其属性的值,预测其所属的类。具体来讲,就是根据已知训练样例建立分类模型,该模型能够预知未知属性集所属的目标类。目前,分类建模的方法主要有决策树归纳法、基于规则的分类法、贝叶斯分类器、人工神经网络分类器等,它们都已得到很好的应用。 ......
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